Laboratoriya ishi 7-laboratoriya ishi mavzu: Modellashtirish muhandisligi Bajardi

LABORATORIYA ISHI

7-laboratoriya ishi
MAVZU: Modellashtirish muhandisligi

Bajardi: Xayitov Alisher


Laboratoriya ishining maqsadi va vazifalari: Talabalarda sun’iy intellekt tizimlarini yaratishda modellashtirish muhandisligi asosiy tushunchalari haqida tasavvur hosil qilish.
Qo‘llaniladigan jihozlar va materiallar: shaxsiy kompyuterlar, internet, python dasturlash tili IDE.
Nazariy material.
Pythonning Sunbird kutubxonasi modellashtirish muhandislik maqsadlari uchun eng yaxshi variant. Ushbu kutubxonada siz yetishmayotgan qiymatlar, chetlab o'tishlar, kategorik kodlash, normallashtirish va standartlashtirish, xususiyatlarni tanlash texnikasi va hokazolarni boshqarish uchun turli usullar(metodlar)ni olasiz.

Kategorik kodlash

Kategorik ma’lumotlar - raqamli bo‘lmagan ma’lumotlarning keng tarqalgan turi bo‘lib, unda raqamlar emas, balki yorliq qiymatlari mavjud. 

Kategorik kodlashda mavjud bo‘lgan turli xil kodlash algoritmlari: 

1) Chastotali kodlash(Frequency encoding):
Chastotani kodlash ma’lumotlardagi toifalar chastotasidan foydalanadi. Ushbu usulda biz toifalarni ularning chastotasi bilan kodlaymiz.
Agar biz O‘zbekistonni chastotasi 40 bo'lgan mamlakat deb misol qilib olsak, biz uni 40 bilan kodlaymiz.
Ushbu usulning kamchiligi shundaki, ikkita toifadagi chastotalar soni bir xil bo‘lsa, ikkala toifa uchun kodlangan qiymat bir xil bo‘ladi.
Misol:
from sunbird.categorical_encoding import frequency_encoding
import pandas as pd
data = {'Subject': ['s1', 's2', 's3', 's1', 's4',
's3', 's2', 's1', 's2', 's4', 's1'],
'Target': [1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0]}


df = pd.DataFrame(data)


frequency_encoding(df, 'Subject')


df