Le processus d'ajout de prévisions à la fin d'un ensemble de données pour la prévision de régression implique plusieurs étapes visant à générer des prédictions précises basées sur des données historiques. La prévision de régression est une technique d'apprentissage automatique qui nous permet de prédire des valeurs continues en fonction de la relation entre les variables indépendantes et dépendantes. Dans ce contexte, nous verrons comment ajouter des prévisions à la fin d'un ensemble de données pour la prévision de régression à l'aide de Python.
1. Préparation des données :
– Charger l'ensemble de données : commencez par charger l'ensemble de données dans un environnement Python. Cela peut être fait en utilisant des bibliothèques telles que pandas ou numpy.
– Exploration des données : Comprendre la structure et les caractéristiques de l’ensemble de données. Identifiez la variable dépendante (celle à prédire) et les variables indépendantes (celles utilisées pour la prédiction).
– Nettoyage des données : gérez les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes ou tout autre problème de qualité des données. Cette étape garantit que l'ensemble de données est adapté à l'analyse de régression.
2. Ingénierie des fonctionnalités :
– Identifiez les fonctionnalités pertinentes : sélectionnez les variables indépendantes qui ont un impact significatif sur la variable dépendante. Cela peut être fait en analysant les coefficients de corrélation ou la connaissance du domaine.
– Transformer les variables : si nécessaire, appliquez des transformations telles que la normalisation ou la standardisation pour vous assurer que toutes les variables sont à une échelle similaire. Cette étape permet d'obtenir de meilleures performances du modèle.
3. Répartition train-test :
– Diviser l'ensemble de données : divisez l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour entraîner le modèle de régression, tandis que l'ensemble de test est utilisé pour évaluer ses performances. Un rapport de partage courant est de 80:20 ou 70:30, selon la taille de l'ensemble de données.
4. Formation sur modèle :
– Sélectionnez un algorithme de régression : choisissez un algorithme de régression approprié en fonction du problème à résoudre. Les choix populaires incluent la régression linéaire, les arbres de décision, les forêts aléatoires ou la régression vectorielle de support.
– Entraîner le modèle : adapter l'algorithme sélectionné aux données d'entraînement. Cela implique de trouver les paramètres optimaux qui minimisent la différence entre les valeurs prédites et réelles.
5. Évaluation du modèle :
– Évaluer les performances du modèle : utilisez des mesures d'évaluation appropriées telles que l'erreur quadratique moyenne (MSE), l'erreur quadratique moyenne (RMSE) ou le R carré pour évaluer la précision du modèle.
– Affiner le modèle : si les performances du modèle ne sont pas satisfaisantes, envisagez d'ajuster les hyperparamètres ou d'essayer différents algorithmes pour améliorer les résultats.
6. Prévisions :
– Préparez l'ensemble de données de prévision : créez un nouvel ensemble de données qui inclut les données historiques et l'horizon de prévision souhaité. L’horizon de prévision fait référence au nombre d’intervalles de temps dans le futur que vous souhaitez prédire.
– Fusionner des ensembles de données : combinez l'ensemble de données d'origine avec l'ensemble de données de prévision, en vous assurant que la variable dépendante est définie sur null ou comme espace réservé pour les valeurs prévues.
– Faire des prédictions : utilisez le modèle de régression entraîné pour prédire les valeurs pour l'horizon de prévision. Le modèle utilisera les données historiques et les relations apprises au cours de la formation pour générer des prévisions précises.
– Ajouter des prévisions à l'ensemble de données : ajoutez les valeurs prévues à la fin de l'ensemble de données, en les alignant sur les pas de temps appropriés.
7. Visualisation et analyse :
– Visualisez les prévisions : tracez les données originales avec les valeurs prévues pour évaluer visuellement l'exactitude des prédictions. Cette étape permet d'identifier toute tendance ou écart par rapport aux données réelles.
– Analyser les prévisions : calculez des statistiques ou des mesures pertinentes pour mesurer l’exactitude des prévisions. Comparez les valeurs prévues avec les valeurs réelles pour déterminer les performances du modèle.
L'ajout de prévisions à la fin d'un ensemble de données pour la prévision de régression implique la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la répartition des tests d'entraînement, la formation du modèle, l'évaluation du modèle et enfin, la prévision. En suivant ces étapes, nous pouvons générer des prédictions précises à l'aide de techniques de régression en Python.
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