Ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilish

|
Ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilish
|
bet | 78/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilish
Ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilish ma’lumotlar fanining muhim qismidir. Vizualizatsiya tufayli siz olingan ma’lumotni sodda va aniqroq taqdim etishingiz, naqsh va naqshlarni kashf qilishingiz va tahlil sifatini vizual baholashingiz mumkin.
Pythonda ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ko‘plab kutubxonalar mavjud va eng mashhurlaridan biri matplotlib. Ammo scikit-learn kutubxonasi (skykit-learn) yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ushbu ramkaning maxsus imkoniyatlaridan foydalanish afzalroqdir.
Scikit-learn - bu Python dasturlash tili uchun mashinali o‘qitish kutubxonasi. U ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ko‘plab mashinalarni o‘rganish usullarini qo‘llashni ta’minlaydi.
Scikit-learn-da ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilish uchun siz chizma modulining usullari va funktsiyalaridan foydalanishingiz mumkin . Masalan, model bashoratlarining sifatini baholash uchun chalkashlik matritsasini tasavvur qilish uchun plot_confusion_matrix funksiyasidan foydalanishingiz mumkin.
Shuningdek, siz plot_precision_recall_curve funksiyasidan model aniqligi va eslab qolish o‘rtasidagi muvozanatni baholash imkonini beruvchi aniqlik egri chizig’ini ko‘rish uchun foydalanishingiz mumkin.
Bundan tashqari, scikit-learn ma’lumotlarni klasterlash uchun K Means sinfidan foydalangan holda ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish imkoniyatlarini taqdim etadi. plot_clusters funktsiyasidan foydalanib, siz tekislikdagi klasterlarning vizualizatsiyasini yaratishingiz mumkin.
Natijada, scikit-learn kutubxonasidan foydalanib, siz ma’lumotlarni tahlil qilish natijalarini vizualizatsiya qilishingiz mumkin, bu sizga model sifatini aniq baholash va olingan ma’lumotlar asosida bashorat qilish imkonini beradi.
Mashinali o‘qitishga asoslangan prognozlash
Mashinali o‘qitish - bu tajribani ataylab joriy etish va kompyuter tizimlarini aniq dasturlashsiz vazifalarni bajarish uchun o‘qitishga asoslangan ma’lumotlarni tahlil qilish usuli. Mashinali o‘qitishni bashorat qilish uchun ishlatiladigan eng mashhur vositalardan biri bu Python dasturlash tilidagi scikit-learn kutubxonasi.
Scikit-learn ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish uchun ko‘plab usullar va funktsiyalarni taqdim etadi. Shuningdek, u mashinali o‘qitish modellarini yaratish uchun qulay va qulay interfeysni taqdim etadi.
Scikit-learnda mashinali o‘qitishning asosi biz tahlil qilmoqchi bo‘lgan ma’lumotlardan iborat ma’lumotlar to‘plamidan foydalanishdir. Ushbu ma’lumotlar asosida tahlil qilish va bashorat qilish uchun turli usullardan foydalanishimiz mumkin.
Bashorat qilish uchun biz modelni scikit-learnda mavjud bo‘lgan mashinali o‘qitish usullaridan foydalangan holda o‘rgatishimiz kerak. Scikit-learnda turli xil o‘rganish algoritmlari mavjud, masalan, chiziqli regressiya, tasodifiy o‘rmonlar, gradientni kuchaytirish va boshqalar.
Umuman olganda, mashinali o‘qitishni prognozlash ma’lumotlar natijalarini tahlil qilish va bashorat qilish uchun kuchli vositadir. Python va scikit-learndan foydalanish bizga ushbu jarayonni osongina amalga oshirish va uni turli xil ma’lumotlar fanlari va mashinalarni o‘rganish muammolariga qo‘llash imkonini beradi.
|
| |