زیرِ نگرانی مشین لرننگ کے طریقے

نالج سٹی کے کورس میں خوش آمدید مشین لرننگ، زیر نگرانی مشین لرننگ طریقوں پر۔ ان اسباق میں، آپ لکیری کے بارے میں سیکھیں گے۔ اور لاجسٹک ریگریشن، سپورٹ ویکٹر مشینیں، فیصلے کے درخت اور بے ترتیب جنگل، اور اعصابی نیٹ ورک۔ یہ سبق لکیری اور لاجسٹک ریگریشن پر ہوگا۔ اس سبق کے دوران، آپ سیکھیں گے کہ لکیری رجعت کیا ہے، لاجسٹک ریگریشن کیا ہے، لکیری اور لاجسٹک ریگریشن کا استعمال کیسے کیا جاتا ہے، اور لکیری اور لاجسٹک ریگریشن کو کیسے لاگو کیا جاتا ہے؟ لکیری رجعت کیا ہے؟ لکیری رجعت سب سے بنیادی میں سے ایک ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم مسلسل متغیر کی پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ سادہ لکیری رجعت میں، پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال ہونے والا ایک آزاد متغیر ہے۔ منحصر متغیر اور متعدد لکیری رجعت میں، متعدد منحصر متغیرات استعمال ہوتے ہیں۔ منحصر متغیر کی پیشن گوئی کرنے کے لیے۔ کچھ استعمال میں شماریات، رجحان کی تشخیص، اور مارکیٹنگ کی تاثیر کا جائزہ۔ لاجسٹک ریگریشن کیا ہے؟ لاجسٹک ریگریشن بہت مشہور ہے۔ زیر نگرانی مشین سیکھنے کی تکنیک جو عام طور پر درجہ بندی کے مسائل کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ کلاس کی پیشن گوئی کرنے کے لیے متعدد آزاد متغیرات کا استعمال کرتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ استعمال کرتے ہوئے لاجسٹک ریگریشن کا بہترین استعمال کیا جاتا ہے۔ بائنری درجہ بندی کے مسائل کے لیے، اگرچہ یہ مکمل طور پر محدود نہیں ہے۔ مسائل کے اس زمرے میں۔ کچھ استعمال میں اسپام فلٹرز شامل ہیں، یہ شناخت کرنا کہ ٹیومر سومی ہے یا مہلک، اور واقعہ پیش آنے کے امکان کا اندازہ لگانا۔ اب، ہم کس طرح لکیری میں حاصل کرنے والے ہیں اور لاجسٹک ریگریشن Python میں لاگو ہوتے ہیں۔ تو یہ نفاذ، ہم سکیٹ لرن پیکج استعمال کریں گے، جو ایک بار پھر وسیع اقسام پر مشتمل ہے۔ زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی مشین لرننگ، ماڈل اور الگورتھم کے نفاذ۔ اور یہ شروع کرنے کے لیے واقعی ایک اچھی جگہ ہے۔ اگر آپ صرف مشین لرننگ میں داخل ہو رہے ہیں۔ لہذا آپ کچھ آسان اور بنیادی ماڈلز آزما سکتے ہیں۔ مزید پیچیدہ چیزوں میں غوطہ لگانے سے پہلے۔ لہذا لکیری رجعت ذیابیطس ڈیٹاسیٹ کا استعمال کر رہی ہے۔ جیسا کہ آپ یہاں دیکھ سکتے ہیں، اس کا مطلب مطلق غلطی تقریباً 41 ہے، جس کا مطلب ہے کہ اوسطاً، جب بھی کوئی پیشین گوئی کی جاتی ہے حل تقریباً 41 پوائنٹس پر ہے۔ تو یہ یقیناً برا ہے، لیکن اس معاملے میں، اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا کیونکہ اس کا مقصد صرف دکھانا ہے۔ لکیری ریگریشن ماڈل کو لاگو کرنا کتنا آسان ہے۔ اور آپ جانتے ہیں، یقیناً، وہاں ڈیٹاسیٹس موجود ہیں۔ جہاں رجعت بہت بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرے گی۔ لیکن یہ ذیابیطس ڈیٹاسیٹ ایک ہے۔ زیادہ پیچیدہ ریگریشن ڈیٹاسیٹس کا۔ اگلا، ہم لاجسٹک ریگریشن پر جانے والے ہیں۔ یہ چھاتی کے کینسر کا ڈیٹاسیٹ استعمال کر رہا ہے۔ اور جیسا کہ آپ یہاں دیکھ سکتے ہیں، درستگی تقریباً 94 فیصد ہے، جو بہت اچھا ہے. یقینا، درجہ بندی کرنے والے ہیں جو نمایاں طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے، لیکن 94% یقینی طور پر کوئی خراب درستگی کا نتیجہ نہیں ہے، خاص طور پر اس طرح کے سادہ کے لئے اور قابل وضاحت مشین لرننگ ماڈل جیسے کہ۔ اس سے یہ سبق ختم ہوتا ہے، اور آگے، ہم سپورٹ ویکٹر مشینوں پر بات کرنے جا رہے ہیں۔ شکریہ