Category: လမ်းညွှန်

Ridge regression သည် data တွင် multicollinearity ရှိနေသောအခါတွင် regression model တစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီရန်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ အနည်း ဆုံး စတုရန်းဆုတ်ယုတ်မှု သည် ကျန်ရှိသော စတုရန်း ပေါင်းလဒ် (RSS) ကို အနည်းဆုံး လျှော့ချနိုင်သော ကိန်းကိန်း ခန့်မှန်းချက်များကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းသည် ။ RSS = Σ(y i – ŷ i )၂ ရွှေ- ∑ : ပေါင်းလဒ် ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော...

Ridge regression သည် data တွင် multicollinearity ရှိနေသောအခါတွင် regression model တစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီရန်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ အနည်း ဆုံး စတုရန်းဆုတ်ယုတ်မှု သည် ကျန်ရှိသော စတုရန်း ပေါင်းလဒ် (RSS) ကို အနည်းဆုံး လျှော့ချနိုင်သော ကိန်းကိန်း ခန့်မှန်းချက်များကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းသည် ။ RSS = Σ(y i – ŷ i )၂ ရွှေ- ∑ : ပေါင်းလဒ် ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော...

သာမာန် မျဉ်းကြောင်းမျိုးစုံဆုတ်ယုတ်မှု တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံစံတစ်ခု၏မော်ဒယ်နှင့်ကိုက်ညီရန် p ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် ကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် တစ်ခုကို အသုံးပြုသည်- Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + … + β p ရွှေ- Y : တုံ့ပြန်မှု ကိန်းရှင် X j : j th ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်...

အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြု၍ matplotlib.pyplot.text() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ Matplotlib ကွက်သို့ စာသားကို အလွယ်တကူ ထည့်နိုင်သည်- matplotlib.pyplot.text(x၊ y၊ s၊ fontdict=None) ရွှေ- x- စာသား၏ x သြဒိနိတ် y- စာသား၏ y သြဒိနိတ် s: စာသား စာကြောင်း fontdict- မူရင်းစာသားဂုဏ်သတ္တိများကို အစားထိုးရန် အဘိဓာန် ဤသင်ခန်းစာတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုပုံ နမူနာများစွာကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Matplotlib ကွက်ကွက်တွင် ထူးခြားသောစာသားကို...

အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြု၍ Matplotlib ဇာတ်ကွက်တစ်ခုသို့ ကွက်ကွက်တစ်ခုကို အလွယ်တကူ ထည့်နိုင်သည်။ import matplotlib. pyplot as plt #add legend to plot plt. legend () အောက်ဖော်ပြပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ စာတန်းရှိ စာတန်း၏ ဖောင့်အရွယ်အစားကို အလွယ်တကူ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- နံပါတ်များဖြင့် အရွယ်အစားကို သတ်မှတ်ပါ။ နံပါတ်တစ်ခုသုံးပြီး ဖောင့်အရွယ်အစားကို သင်သတ်မှတ်နိုင်သည်- plt. legend (fontsize= 18 ) နည်းလမ်း 2-...

Lasso regression သည် data တွင် multicollinearity ရှိနေသောအခါတွင် regression model တစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီရန်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ အနည်း ဆုံး စတုရန်းဆုတ်ယုတ်မှု သည် ကျန်ရှိသော စတုရန်း ပေါင်းလဒ် (RSS) ကို အနည်းဆုံး လျှော့ချနိုင်သော ကိန်းကိန်း ခန့်မှန်းချက်များကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းသည် ။ RSS = Σ(y i – ŷ i )၂ ရွှေ- ∑ : ပေါင်းလဒ် ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော...

Lasso regression သည် data တွင် multicollinearity ရှိနေသောအခါတွင် regression model တစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီရန်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ အနည်း ဆုံး စတုရန်းဆုတ်ယုတ်မှု သည် ကျန်ရှိသော စတုရန်း ပေါင်းလဒ် (RSS) ကို အနည်းဆုံး လျှော့ချနိုင်သော ကိန်းကိန်း ခန့်မှန်းချက်များကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းသည် ။ RSS = Σ(y i – ŷ i )၂ ရွှေ- ∑ : ပေါင်းလဒ် ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော...

မော်ဒယ်များ ဖန်တီးရာတွင် သင်ကြုံတွေ့ရမည့် အဖြစ်များဆုံး ပြဿနာတစ်ခုမှာ multicollinearity ဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များသည် အလွန်ဆက်စပ်နေသောအခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ထိုသို့ဖြစ်လာသောအခါ၊ ပေးထားသောပုံစံသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံကို ကောင်းစွာအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးအစုနှင့် ကိုက်ညီသောကြောင့် ၎င်းသည် မမြင်ဖူးသောဒေတာအစုံအသစ်တွင် ညံ့ ဖျင်း သွားဖွယ်ရှိသည်။ အလွန်အကျွံမဖြစ်အောင် ရှောင်ရန်တစ်နည်းမှာ အမျိုးအစား ခွဲရွေးချယ်ရေး နည်းလမ်းအချို့ကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်- အကောင်းဆုံးအမျိုးအစားခွဲရွေးချယ်မှု အဆင့်လိုက် ရွေးချယ်မှု ဤနည်းလမ်းများသည် မသက်ဆိုင်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူများကို မော်ဒယ်မှ...

R-squared ၊ မကြာခဏရေးထားသော R2 သည် linear regression model တွင် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်များမှ ရှင်းပြနိုင်သော တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ၏ ကွဲလွဲမှုအချိုးအစားဖြစ်သည်။ R နှစ်ထပ်ကိန်း၏တန်ဖိုးသည် 0 မှ 1 အထိရှိနိုင်ပါသည်။ 0 တန်ဖိုးတစ်ခုသည် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်မှ ရှင်းပြခြင်းမပြုနိုင်သော်လည်း 1 တန်ဖိုးက တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်က ရှင်းပြနိုင်သည်ဟု ညွှန်ပြနေပါသည်။ ခန့်မှန်းသူမှ အမှားအယွင်းမရှိ စုံလင်စွာ ရှင်းပြပါသည်။ ကိန်းရှင်များ။ Adjusted R-squared သည် regression model ရှိ...

R-squared ၊ မကြာခဏရေးထားသော R2 သည် linear regression model တွင် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်များမှ ရှင်းပြနိုင်သော တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ၏ ကွဲလွဲမှုအချိုးအစားဖြစ်သည်။ R နှစ်ထပ်ကိန်း၏တန်ဖိုးသည် 0 မှ 1 အထိရှိနိုင်ပါသည်။ 0 တန်ဖိုးတစ်ခုသည် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်မှ ရှင်းပြခြင်းမပြုနိုင်သော်လည်း 1 တန်ဖိုးက တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကို ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်က ရှင်းပြနိုင်သည်ဟု ညွှန်ပြနေပါသည်။ ခန့်မှန်းသူမှ အမှားအယွင်းမရှိ စုံလင်စွာ ရှင်းပြပါသည်။ ကိန်းရှင်များ။ Adjusted R-squared သည် regression model ရှိ...