Mmetụta nchịkọta na-achọpụta mmekọrịta n'etiti n'etiti mgbanwe
Mmetụta a na-eji eme ihe bụ data ntinye data iji kwuo ụdị ọnụọgụ (nke a na-akpọkwa ụkpụrụ na-aga n'ihu ), nyere dataset kpọmkwem. Dịka ọmụmaatụ, enwere ike iji regression ịkọ ụgwọ ọnụahịa ma ọ bụ ọrụ, nyere ndị ọzọ mgbanwe.
A na-eji nlezianya eme ihe na ọtụtụ ọrụ dị iche iche maka ịzụ ahịa na ịzụ ahịa, ịkọ ego, imezi gburugburu ebe obibi na nyochaa ọnọdụ.
Ụdị obi ọjọọ Vs. Nhazi
Mmetụta na nhazi ọkwa bụ usoro ntinye data iji dozie nsogbu ndị yiri ya, ma ha na-enwekarị mgbagwoju anya. A na-eji ha abụọ akọwapụta amụma, ma a na-eji nlezigharị ịkọ ụda ma ọ bụ na-aga n'ihu n'ihu mgbe nhazi nyere data n'ime edemede.
Dịka ọmụmaatụ, a ga-eji ọgba aghara mee ka ịkọ ụgwọ uru ụlọ dị na ọnọdụ ya, ụkwụ ụkwụ, ọnụahịa mgbe e rere ya, ọnụahịa nke ụlọ ndị yiri ya, na ihe ndị ọzọ. Ịhazi ọkwa ga-abụ ma ọ bụrụ na ịchọrọ ịhazi ụlọ dị iche iche, dị ka ịgba ọtọ, oke nza ma ọ bụ mpụ.
Ụdị ụdị usoro nsogbu
Ụdị nchịkwa nke kachasị mfe na nke kasị ochie bụ nchịkọta nke ụda na-ejikọta mmekọrịta dị n'etiti ọdịiche abụọ. Usoro a na-eji usoro mgbakọ na mwepụ nke eriri ogologo (y = mx + b). N'okwu doro anya, nke a pụtara na, nyere otu eserese nwere axis Y na X, mmekọrịta dị n'etiti X na Y bụ akara ogologo na ole na ole ndị ọzọ. Dịka ọmụmaatụ, anyị nwere ike iche na, nye ọnụ ọgụgụ ka ukwuu nke ndị mmadụ, mmepụta nri ga-abawanye n'otu ọnụego - nke a chọrọ mmekọrịta siri ike, mmekọrịta dị n'etiti ọnụ ọgụgụ abụọ ahụ. Iji lee anya nke a, tụlee otu eserese nke Y-axis na-abawanye ụba, na ogwe aka X na-egwu ihe oriri. Ka Y na-aba ụba, ọnụahịa X ga-abawanye n'otu ọnụego ahụ, na-eme ka mmekọrịta dị n'etiti ha nwee usoro ziri ezi.
Usoro dị elu, dịka nchịkọta ọtụtụ, na-ekwupụta mmekọrịta n'etiti ọtụtụ mgbanwe - dịka ọmụmaatụ, enwere mmekọrịta n'etiti ego, akwụkwọ na ebe mmadụ na-ahọrọ ịdị ndụ? Mgbakwunye nke ihe ndị ọzọ dị iche iche na-eme ka mgbagwoju anya nke amụma ahụ bawanye. E nwere ụdị usoro nchịkwa ọtụtụ dị iche iche gụnyere ọkọlọtọ, usoro nlekọta, setwise na stepwise, nke ọ bụla na ngwa ya.
N'ebe a, ọ dị mkpa ịghọta ihe anyị na-agbalị ịkọ (mgbanwe ndabere ma ọ bụ nke a na- atụ anya ) na data anyị na-eji mee amụma (ndị nwere onwe ma ọ bụ ndị na- atụgharị uche). N'ihe atụ anyị, anyị chọrọ ịkọwa ọnọdụ ebe mmadụ na-ahọrọ ịdị ndụ (mgbanwe a na- atụ anya ) nyere ego na agụmakwụkwọ (ma ọ bụ ndị na-ekwu okwu amụma ).
- Ụkpụrụ nchịkwa ọtụtụ dị elu weere ihe niile dị iche iche na-ekwu na otu oge ahụ. Dịka ọmụmaatụ 1) olee njikọ dị n'etiti ego na agụmakwụkwọ (ndị amụma) na nhọrọ nke agbata obi (buru amụma); na 2) ruo ogo nke ọ bụla onye amụma ọ bụla na-atụnye ụtụ na mmekọrịta ahụ?
- Stepwise otutu regression zara ajụjụ dị iche. Mmetụta algorithm na-edozi onwe ya ga-enyocha ndị na-ekwu amụma kachasị mma iji kọwaa nhọrọ nke agbata obi - nke pụtara na ihe atụ ahụ na-atụle ihe dị mkpa nke mgbanwe dị iche iche wee họrọ mpaghara dị mkpa. Ụdị nsogbu nsogbu a na-eji "nzọụkwụ" iji zụlite mmeghari regression. N'ibunye ụdị ịda mbà n'obi, ndị ọhụụ nwere ike ọ gaghị apụta ọbụna na njedebe ikpeazụ.
- Ọchịchị hirirarchical , dị ka stepwise, bụ usoro usoro, ma ọhụụ ndị na-ahụ maka ọdịnihu abanyela n'ime ihe nlereanya ahụ tupu a kọwaa ya kpọmkwem tupu ya emee, ya bụ, algorithm anaghị enwe usoro nke ebiri maka nyochaa usoro nke iji banye ndị amụma. A na-eji nke a eme ihe mgbe mgbe onye ọ bụla nke na-emepụta mmeghari nhazi nwere ọkachamara ọkachamara banyere ubi ahụ.
- Idozi nchịkọta Setwise na -esitekwa na nhazi nke ntụgharị ma ọ bụ nyocha nke mgbanwe dị iche iche karịa mgbanwe nke onye ọ bụla.