Category: လမ်းညွှန်

R တွင် ရက်စွဲအလိုက် ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို စီရန် ရိုးရှင်းသော နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ Method 1: R base မှ user command () #sort from least recent to most recent df[ order ( as.Date (df$date, format=" %m/%d/%Y ")),] #sort from most recent to least recent df[ rev ( order...

တစ်ပြေးညီ ခွဲခြားမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သည် သင့်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များ အစုတစ်ခုရှိ၍ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကို အတန်းနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အတန်းအစားများအဖြစ် ခွဲခြားလိုသောအခါတွင် သင်သုံးနိုင်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Python တွင် linear discriminant analysis ပြုလုပ်ပုံအဆင့်ဆင့်ကို ဥပမာပေးပါသည်။ အဆင့် 1- လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို တင်ပါ။ ဦးစွာ၊ ဤဥပမာအတွက် လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တိုက်များကို တင်ပေးပါမည်။ from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn. model_selection...

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များ အစုတစ်ခုရှိ၍ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကို အတန်းနှစ်ခုအနက်တစ်ခုအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားလိုသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယေဘုယျအားဖြင့် ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုကို အသုံးပြုပါသည်။ သို့သော်၊ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုတွင် ဖြစ်နိုင်သည့် အတန်းအစား နှစ်ခုထက်ပိုသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယေဘုယျအားဖြင့် LDA ဟုခေါ်သော linear discriminant analysis ကို အသုံးပြုပါသည်။ LDA သည် (၁) အတန်းတစ်ခုစီရှိ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေထားပြီး (၂) အတန်းတစ်ခုစီရှိ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များသည် တူညီသော ကွဲပြားမှုမက်ထရစ်ကို မျှဝေသည်ဟု LDA က ယူဆသည်။ ဤယူဆချက်များကို...

လေးပုံတပုံ ခွဲခြားမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သည် သင့်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များ အစုံရှိပြီး တုံ့ပြန်မှု ကိန်းရှင်ကို အတန်းနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အတန်းအစား ခွဲခြားလိုသောအခါတွင် သင်သုံးနိုင်သော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ linear discriminant analysis ၏ linear equivalent ဟု ယူဆပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် R တွင် လေးပုံတစ်ပုံ ခွဲခြားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို အဆင့်ဆင့် ဥပမာပေးထားသည်။ အဆင့် 1- လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်ပါ။ ပထမဦးစွာ၊ ဤဥပမာအတွက် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို...

လေးပုံတပုံ ခွဲခြားမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သည် သင့်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များ အစုံရှိပြီး တုံ့ပြန်မှု ကိန်းရှင်ကို အတန်းနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အတန်းများအဖြစ် ခွဲခြားလိုသောအခါတွင် သင်သုံးနိုင်သော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ linear discriminant analysis ၏ linear equivalent ဟု ယူဆပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Python တွင် လေးပုံတစ်ပုံ ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို အဆင့်ဆင့် ဥပမာပေးထားသည်။ အဆင့် 1- လိုအပ်သောစာကြည့်တိုက်များကို တင်ပါ။ ဦးစွာ၊ ဤဥပမာအတွက် လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်...

သုတေသီများသည် လူဦးရေတစ်ရပ်လုံးမှ နမူနာများကို မကြာခဏယူကြပြီး လူဦးရေတစ်ခုလုံးနှင့်ပတ်သက်သော ကောက်ချက်ဆွဲရန် နမူနာများမှဒေတာကို အသုံးပြုကြသည်။ အသုံးများသောနမူနာနည်းလမ်းမှာ အစုလိုက်နမူနာယူခြင်းဖြစ်ပြီး ၊ ယင်းတွင် လူဦးရေကို အစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး အချို့သော အစုအဖွဲ့များ၏ အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို နမူနာတွင် ထည့်သွင်းရန်အတွက် ရွေးချယ်ထားသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Python ရှိ Python ရှိ ပန်ဒါ DataFrame တွင် အစုလိုက်နမူနာလုပ်ဆောင်ပုံကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Pandas ရှိ အစုအဝေးနမူနာ မြို့တွင်းခရီးစဉ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ဖောက်သည်များကို စစ်တမ်းကောက်ယူလိုသည်ဟု ဆိုကြပါစို့။...

သုတေသီများသည် လူဦးရေတစ်ရပ်လုံးမှ နမူနာများကို မကြာခဏယူ၍ လူဦးရေတစ်ခုလုံးနှင့်ပတ်သက်သော ကောက်ချက်ဆွဲရန် နမူနာမှဒေတာကို အသုံးပြုကြသည်။ အသုံးများသောနမူနာနည်းလမ်းမှာ စနစ်တကျနမူနာယူခြင်းဖြစ်ပြီး ၊ ရိုးရှင်းသော အဆင့်နှစ်ဆင့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်သည်- 1. လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးစီကို တိကျသောအစီအစဥ်တစ်ခုတွင်ထားပါ။ 2. ကျပန်းစတင်မှတ်ကို ရွေးချယ်ပြီး နမူနာ၏ အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် n မှ အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးကို ရွေးချယ်ပါ။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Python ရှိ Python ရှိ ပန်ဒါ DataFrame တွင် စနစ်တကျနမူနာယူနည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- ပန်ဒါများကြားတွင် စနစ်တကျ နမူနာယူခြင်း။...

Rolling correlations များသည် လျှောပြတင်းပေါက်တစ်ခုပေါ်ရှိ အချိန်စီးရီးနှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုများဖြစ်သည်။ ဤဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုအမျိုးအစား၏ အကျိုးကျေးဇူးများထဲမှတစ်ခုမှာ အချိန်နှင့်အမျှ အတွဲလိုက်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို မြင်ယောင်နိုင်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Python ရှိ Python ရှိ ပန်ဒါ DataFrame အတွက် လှည့်ပတ်ဆက်စပ်မှုများကို တွက်ချက်နည်းနှင့် မြင်သာအောင် ရှင်းပြထားသည်။ ပန်ဒါများတွင် လူးလှိမ့်ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်နည်း 15 လတာကာလအတွင်း မတူညီသော ထုတ်ကုန်နှစ်ခု ( x နှင့် y ) အတွက် ရောင်းချသည့် ကုန်ပစ္စည်းစုစုပေါင်းအရေအတွက်ကို ပြသသည့် အောက်ပါဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့။...

ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်မှပြုလုပ်သော ခန့်မှန်းချက်များသည် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသောဒေတာနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း တိုင်းတာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းကိုတိုင်းတာရန်အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအတိုင်းတွက်ချက်ထားသည့် mean square error (MSE) ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ MSE = (1/n)*Σ(y i – f(x i )) ၂ ရွှေ- n- လေ့လာတွေ့ရှိချက်စုစုပေါင်း y i : IT Observation ၏ တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုး f(x i ): i th...

ဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်ရှိ မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်မှပြုလုပ်သော ခန့်မှန်းချက်များသည် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသောဒေတာနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း တိုင်းတာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤကဲ့သို့လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးများသောနည်းလမ်းကို Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) ဟုခေါ်သည်၊ အောက်ပါနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုသည်- 1. လေ့ကျင့်ရေးအစု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် မှတ်သားမှုအားလုံးကို အသုံးပြု၍ ဒေတာအစုံကို လေ့ကျင့်ရေးအစုံနှင့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ခွဲလိုက်ပါ။ 2. လေ့ကျင့်မှုအစုံမှဒေတာကိုသာအသုံးပြု၍ မော်ဒယ်တစ်ခုဖန်တီးပါ။ 3. မော်ဒယ်မှဖယ်ထုတ်ထားသော စောင့်ကြည့်မှုတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှား (MSE) ကို တွက်ချက်ရန် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပါ။ 4. ဤလုပ်ငန်းစဉ်...