คุณสมบัติการปรับสเกลอินพุตจะปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการถดถอยเชิงเส้นได้อย่างไร
การปรับขนาดคุณสมบัติการป้อนข้อมูลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นได้อย่างมากในหลายวิธี ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการปรับปรุงนี้ และให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับประโยชน์ของการปรับมาตราส่วน การถดถอยเชิงเส้นเป็นอัลกอริทึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายค่าต่อเนื่องตามคุณสมบัติอินพุต
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การถอยหลัง, การดองและการขูดหินปูน, ทบทวนข้อสอบ
มีเทคนิคการปรับขนาดทั่วไปใดบ้างใน Python และจะนำไปใช้กับไลบรารี 'scikit-learn' ได้อย่างไร
การปรับขนาดเป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลที่สำคัญในแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากจะช่วยสร้างมาตรฐานคุณลักษณะของชุดข้อมูล ใน Python มีเทคนิคการปรับขนาดทั่วไปหลายอย่างที่สามารถนำไปใช้ได้โดยใช้ไลบรารี 'scikit-learn' เทคนิคเหล่านี้รวมถึงการกำหนดมาตรฐาน การปรับขนาดต่ำสุด-สูงสุด และการปรับขนาดที่มีประสิทธิภาพ Standardization หรือที่เรียกว่า z-score normalization จะแปลงข้อมูลดังกล่าว
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การถอยหลัง, การดองและการขูดหินปูน, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการปรับขนาดในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ
การปรับขนาดในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงกระบวนการแปลงคุณลักษณะของชุดข้อมูลให้เป็นช่วงที่สอดคล้องกัน เป็นขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าที่จำเป็นซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานและนำข้อมูลนั้นไปอยู่ในรูปแบบมาตรฐาน จุดประสงค์ของการปรับขนาดคือเพื่อให้แน่ใจว่าคุณลักษณะทั้งหมดมีความสำคัญเท่ากันในระหว่างกระบวนการเรียนรู้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การถอยหลัง, การดองและการขูดหินปูน, ทบทวนข้อสอบ
เราจะดองลักษณนามที่ผ่านการฝึกอบรมใน Python โดยใช้โมดูล 'pickle' ได้อย่างไร
ในการดองลักษณนามที่ผ่านการฝึกอบรมใน Python โดยใช้โมดูล 'pickle' เราสามารถทำตามขั้นตอนง่ายๆ ไม่กี่ขั้นตอน การดองช่วยให้เราทำให้วัตถุเป็นอนุกรมและบันทึกลงในไฟล์ ซึ่งสามารถโหลดและใช้งานในภายหลังได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อเราต้องการบันทึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรม เช่น
การดองในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิงกับ Python คืออะไร และเหตุใดจึงมีประโยชน์
Pickling ในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิงกับ Python หมายถึงกระบวนการทำให้เป็นอนุกรมและดีซีเรียลไลซ์ออบเจกต์ Python ไปยังและจากสตรีมไบต์ ช่วยให้เราสามารถจัดเก็บสถานะของออบเจกต์ในไฟล์หรือถ่ายโอนผ่านเครือข่าย แล้วกู้คืนสถานะของออบเจ็กต์ในภายหลัง การดอง