Xudoyberdiev Ayubxon 901-20 Assisment Mashinani o’qitish algoritmini tadqiq qilish. Regression tahlil Topshiriq maqsadi

Xudoyberdiev Ayubxon 901-20
Assisment-2. Mashinani o’qitish algoritmini tadqiq qilish. Regression tahlil
Topshiriq maqsadi. Berilgan obyekt bo’yicha o’qitiluvchi (training data) ma’lumotlarni shakllantirish, zarur hollarda ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish va o’qituvchili (supervised) o’qitish algoritmi asosida chiziqli va polinomial regression model qurishdan iborat.
Ishni bajarish shartlari:

1. 
   O’qitiluvchi ma’lumotlarni ixtiyoriy real ma’lumotlarga asoslangan holda tanlash (obyektlar soni kamida 300 ta bo’lishi kerak);
   

DataSet sifatida Business employment data oldim.

2. 
   O’qitiluvchi ma’lumotlar asosida chiziqli va polinomial regression model qurish va modelni baholash;
   

Bunda matlab muhitidan foydalandim.

3. 
   Oraliq o’qitish asosida model xatoligi yaxshilanib borishini kuzatish (model qiymatlari asosida) va grafiklar yordamida vizuallashtirish.
   

Matlab muhitida vizaullashtirishga to`liq erishildi.

Reja:

1. 
   Nazariy qism.
   
2. 
   Amaliy qism
   
3. 
   Xulosa
   

1. 
   Nazariy qism.
   

Mashinani o’qitish (Machine Learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir.

• Mashinani o’qitish – kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir ! Arthur Samuel, 1959.

• A dastur bu E tajriba asosida T masalani yechishda P samaradorlik o’lchovi bilan yaratiladi, va T masala samaradorligi P orqali tekshiriladi va aniqligi E tajriba asosida amalga oshiriladi! Tom Mitchell, 1997.

Regressiya – bu ma’lumoatlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi.

• Regression tahlil chiziqli yoki nochiziqli, o’z navbatida logistik regressiya usullari asosida amalga oshiriladi.

• Regression tahlil asosan bashorat qilish uchun keng qo'llaniladi va hozirda ushbu usulning ishlatilishi mashinani o’qitish sohasi bilan sezilarli darajada mos keladi.


Regressiya va uning turlari

Regressiya asosida yaratiladigan model ma'lumotlarni berilgan nuqtalardan o'tgan eng yaxshi giper tekislikka (nuqtalar o’rtasidan o’tishiga) moslashtirishga harakat qiladi. Regression tahlilda turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng sodda model chiziqli regressiya asosida quriladi.

Regressiyaga misol (chiziqli)

Uy narxini baholash modelini qurish.

• x – bu uyning parametri (xonalar soni, qavati va h.o) ko’rsatkichlari;

• y: – bu uyning narxi

• Y = g(x|ϴ)

• bu yerda g() – model

• ϴ0 va ϴ1 - model parametrlari

Ma’lumotlar to’plami (Data set)

Data set - bu o’qitish uchun kerakli ma'lumotlar to'plamidir. Boshqacha aytganda, ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasi jadvalining yoki bitta statistik ma'lumotlar matritsasining qiymatlarini hisoblanib, bunda jadvalning har bir ustuni ma'lum o'zgaruvchini yoki parametr (x1,x2,....,xn) qiymatini ifodalasa, har bir satr esa berilgan parametrlar asosidagi obyekt qiymatiga (X1, X2,....,XN) to'g'ri keladi.

Ma’lumotlar to’plami (Data set) turlari

• Mashinani o’qitish jarayonida va modelning to’liq ishlashini ta’minlash maqsadida quyidagi ma’lumotlar to’plami turlaridan foydalaniladi:

• training set;

• validation set;

• testing set.

Amaliy qism

1-rasm. Berilgan ekzel faylni import qilib oldim va regression model yaratdim.

2-rasm. Regrassion model ko`rinishi

Xulosa
Amaliyotni bajarish jarayonida regression tahlil va data set tushunchalarini yanada chuqur o`rgandim. Kelajakda ushbu tahlillar yordamida iqtisodiyotni rivojlantiradigan texnalogiyalar ishlab chiqilishiga ishonaman.