Guruh: Bajardi: Tekshirdi: 223-18 Qurbanov a berdanov U. Toshkent 2022

Muxammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot
texnologiyalari universiteti
Sun’iy intellekt asoslari fanidan
Laboratoriya ishi
Mavzu: Regressorlar



Guruh: Bajardi: Tekshirdi:
223-18 Qurbanov A Berdanov U.

Toshkent 2022
Laboratoriya ishi

Ishdan maqsad: Regressorlar

Regressiya yana bir muhim va keng qo'llaniladigan statistik va mashinani o'rganish vositasidir. Regressiyaga asoslangan muammolarning asosiy maqsadi chiqish belgilari yoki berilgan kirishlar uchun doimiy raqamli qiymatlar bo'lgan javoblarni bashorat qilishdir. Natija o'quv bosqichida model o'rgangan narsaga asoslanadi. Asosan, regressiya modellari kirishlar (mustaqil o'zgaruvchilar) va ularga mos keladigan doimiy raqamli chiqishlar (bog'liq yoki chiqish o'zgaruvchilari) xususiyatlaridan kirishlar va mos keladigan natijalar o'rtasidagi muayyan munosabatni aniqlash uchun foydalanadi.

Regressiya modellarining turlari

Ikki turdagi regressiya modellari mavjud:
Oddiy regressiya modeli - bu eng asosiy regressiya modeli bo'lib, unda bashoratlar ma'lumotlarning bir o'lchovli xususiyatidan hosil bo'ladi.
Ko'p regressiya modeli. Nomidan ko'rinib turibdiki, ushbu regressiya modelida turli xil ma'lumotlar xususiyatlaridan bashoratlar yaratiladi.

Pythonda regressor yaratish

Python-da regressor modeli xuddi biz klassifikatorni yaratganimizdek tuzilishi mumkin. Scikit-learn, Python-ning mashina o'rganish uchun kutubxonasi, Python-da regressor yaratish uchun ham foydalanish mumkin.
Quyidagi misolda biz ma'lumotlar liniyasiga mos keladigan asosiy regressiya modelini quramiz, ya'ni chiziqli regressor. Python-da regressor yaratish uchun zarur qadamlar quyidagilardir:
Kerakli Python paketini import qilish
Scikit-learn bilan regressorni yaratish uchun biz uni boshqa kerakli paketlar bilan birga import qilishimiz kerak. Quyidagi skript yordamida import qilishimiz mumkin -
import numpy as np
from sklearn import linear_model
import sklearn.metrics as sm
import matplotlib.pyplot as plt