Il processo di aggiunta di previsioni alla fine di un set di dati per la previsione di regressione comporta diversi passaggi che mirano a generare previsioni accurate basate su dati storici. La previsione della regressione è una tecnica all'interno dell'apprendimento automatico che ci consente di prevedere valori continui in base alla relazione tra variabili indipendenti e dipendenti. In questo contesto, discuteremo come aggiungere previsioni alla fine di un set di dati per la previsione della regressione utilizzando Python.
1. Preparazione dei dati:
– Carica il set di dati: inizia caricando il set di dati in un ambiente Python. Questo può essere fatto usando librerie come panda o numpy.
– Esplorazione dei dati: comprendere la struttura e le caratteristiche del set di dati. Identificare la variabile dipendente (quella da prevedere) e le variabili indipendenti (quelle utilizzate per la previsione).
– Pulizia dei dati: gestire i valori mancanti, i valori anomali o qualsiasi altro problema di qualità dei dati. Questo passaggio garantisce che il set di dati sia adatto per l'analisi di regressione.
2. Ingegneria delle caratteristiche:
– Identificare le caratteristiche rilevanti: selezionare le variabili indipendenti che hanno un impatto significativo sulla variabile dipendente. Questo può essere fatto analizzando i coefficienti di correlazione o la conoscenza del dominio.
– Trasformare le variabili: se necessario, applicare trasformazioni come la normalizzazione o la standardizzazione per garantire che tutte le variabili siano su una scala simile. Questo passaggio consente di ottenere migliori prestazioni del modello.
3. Divisione treno-test:
– Dividi il set di dati: dividi il set di dati in un set di addestramento e un set di test. Il set di addestramento viene utilizzato per addestrare il modello di regressione, mentre il set di test viene utilizzato per valutarne le prestazioni. Un rapporto di suddivisione comune è 80:20 o 70:30, a seconda delle dimensioni del set di dati.
4. Addestramento del modello:
– Seleziona un algoritmo di regressione: scegli un algoritmo di regressione appropriato in base al problema in questione. Le scelte più comuni includono la regressione lineare, gli alberi decisionali, le foreste casuali o la regressione del vettore di supporto.
– Addestra il modello: adatta l'algoritmo selezionato ai dati di addestramento. Ciò comporta la ricerca dei parametri ottimali che riducono al minimo la differenza tra i valori previsti e quelli effettivi.
5. Valutazione del modello:
– Valutare le prestazioni del modello: utilizzare metriche di valutazione appropriate come errore quadratico medio (MSE), errore quadratico medio (RMSE) o R-quadrato per valutare l'accuratezza del modello.
– Ottimizzazione del modello: se le prestazioni del modello non sono soddisfacenti, valutare la possibilità di regolare gli iperparametri o provare algoritmi diversi per migliorare i risultati.
6. Previsione:
– Preparare il set di dati di previsione: creare un nuovo set di dati che includa i dati storici e l'orizzonte di previsione desiderato. L'orizzonte di previsione si riferisce al numero di passaggi temporali nel futuro che si desidera prevedere.
– Unisci set di dati: combina il set di dati originale con il set di dati di previsione, assicurando che la variabile dipendente sia impostata su null o su un segnaposto per i valori previsti.
– Effettuare previsioni: utilizzare il modello di regressione addestrato per prevedere i valori per l'orizzonte di previsione. Il modello utilizzerà i dati storici e le relazioni apprese durante l'addestramento per generare previsioni accurate.
– Aggiungi previsioni al set di dati: aggiungi i valori previsti alla fine del set di dati, allineandoli con le fasi temporali appropriate.
7. Visualizzazione e analisi:
– Visualizzare le previsioni: tracciare i dati originali insieme ai valori previsti per valutare visivamente l'accuratezza delle previsioni. Questo passaggio aiuta a identificare eventuali modelli o deviazioni dai dati effettivi.
– Analizzare le previsioni: calcolare statistiche o metriche pertinenti per misurare l'accuratezza delle previsioni. Confronta i valori previsti con i valori effettivi per determinare le prestazioni del modello.
L'aggiunta di previsioni alla fine di un set di dati per la previsione della regressione comporta la preparazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle funzionalità, la suddivisione del test di addestramento, l'addestramento del modello, la valutazione del modello e, infine, la previsione. Seguendo questi passaggi, possiamo generare previsioni accurate utilizzando tecniche di regressione in Python.
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