ekonometriya fanidan ko'p omilli regressiya modellari

PPTX 11 sahifa 2,9 MB Bepul yuklash

11 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 2,9 MB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 11

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 11

kop-omilli-regressiya-modellari.pptx toshkent davlat iqtisodiyot universiteti mss 75 guruhi annayeva nargiza ekonometriya fani 2025 mavzu:ko'p omilli regressiya modellari ko'p omilli regressiya modellari ko'plab o'zgaruvchilar bilan ishlashni o'z ichiga oladi. ushbu taqdimotda eng keng tarqalgan usullarni ko'rib chiqamiz. biz lineer regressiya, polinomiyal regressiya, lasso, ridge regressiya, elastic net, support vector machine (svm), qaror daraxtlari, random forest va gradient boosting, shuningdek, neyron tarmoqlari haqida ma'lumot beramiz. har bir usulning o'ziga xos afzalliklari va kamchiliklari mavjud. 1.7.2013 1 ‹#› ko'p omilli lineer regressiya formula 𝑦 = 𝛽0 + 𝛽1𝑥1 + 𝛽2𝑥2 + ⋯ + 𝛽𝑛𝑥𝑛 + 𝜖 izoh 𝑦 - bog'lanayotgan o'zgaruvchi, 𝑥1, 𝑥2, …, 𝑥𝑛 - mustaqil o'zgaruvchilar, 𝛽0 - tenglama intercepti, 𝛽1, 𝛽2, …, 𝛽𝑛 - koeffitsientlar, 𝜖 - xatolik. ko'p omilli lineer regressiya - eng oddiy va keng tarqalgan usul. modelda bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar yordamida bog'lanish hosil qilinadi. bu usul, o'zgaruvchilar orasida kuchli chiziqli bog'lanish bo'lsa, yaxshi ishlaydi. 1.7.2013 2 …

2 / 11

ldini olish uchun regularizatsiyani qo'llaydi. 2 l2 penalizatsiyasi l2 penalizatsiyasidan foydalanadi. ridge regressiya, lasso-ga o'xshash tarzda, modelning ortiqcha murakkabligini oldini olish uchun regularizatsiyani qo'llaydi, lekin u l2 penalizatsiyasidan foydalanadi. bu usulda koeffitsientlarning kattaligi kamaytiriladi, ammo nolga tenglashtirilmaydi. 1.7.2013 5 ‹#› elastic net regressiya birlashgan usul lasso va ridge metodlarini birlashtirgan usuldir. penalizatsiya l1 va l2 penalizatsiyasini birgalikda qo'llaydi. elastic net, lasso va ridge metodlarini birlashtirgan usuldir. bu, l1 va l2 penalizatsiyasini birgalikda qo'llaydi, shuning uchun modelda ba'zi o'zgaruvchilar nolga tenglashtiriladi, boshqalari esa o'zgarib turadi. 1.7.2013 6 ‹#› support vector machine (svm) svr regressionda foydalaniladigan svm metodidir. 1 samarali yuqori o'lchamli xususiyatlar va keraksiz xatoliklar bilan kurashishda samarali. 2 yadrolar o'zgaruvchilar orasidagi chiziqli bo'lmagan munosabatlarni modelga kiritish uchun yadrolardan foydalanadi. 3 svm for regression (svr) — bu regressionda foydalaniladigan svm metodidir. svr, yuqori o'lchamli xususiyatlar va keraksiz xatoliklar bilan kurashishda samarali bo'ladi. svr o'zgaruvchilar orasidagi chiziqli bo'lmagan munosabatlarni modelga kiritish uchun …

3 / 11

hlamagan daraxtlarni (modellarni) keyingi iteratsiyalar bilan yaxshilashga asoslanadi. bu, katta ma'lumotlar uchun yuqori aniqlik va barqarorlikni ta'minlaydi. 1.7.2013 9 ‹#› xulosa ko'plab omilli regressiya modellarini yaratishda qaysi metodni tanlash, ma'lumotlarning xususiyatlariga va modelning talablariga bog'liq. agar o'zgaruvchilar orasida kuchli chiziqli bog'lanish bo'lsa, oddiy lineer regressiya yoki ridge regressiya ishlashi mumkin. ammo murakkab ma'lumotlar va noaniqliklar bilan ishlashda lasso, elastic net, qaror daraxtlari, va gradient boosting kabi usullar ko'proq samarali bo'lishi mumkin. 1.7.2013 10 ‹#› image1.png image2.jpeg image3.png image4.png image5.png image6.png image7.png image8.png image9.png image10.png image11.png image12.png image13.png image14.png image15.png image16.png image17.png image18.png /docprops/thumbnail.jpeg

4 / 11

ekonometriya fanidan ko'p omilli regressiya modellari - Page 4

5 / 11

ekonometriya fanidan ko'p omilli regressiya modellari - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 11 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"ekonometriya fanidan ko'p omilli regressiya modellari" haqida

kop-omilli-regressiya-modellari.pptx toshkent davlat iqtisodiyot universiteti mss 75 guruhi annayeva nargiza ekonometriya fani 2025 mavzu:ko'p omilli regressiya modellari ko'p omilli regressiya modellari ko'plab o'zgaruvchilar bilan ishlashni o'z ichiga oladi. ushbu taqdimotda eng keng tarqalgan usullarni ko'rib chiqamiz. biz lineer regressiya, polinomiyal regressiya, lasso, ridge regressiya, elastic net, support vector machine (svm), qaror daraxtlari, random forest va gradient boosting, shuningdek, neyron tarmoqlari haqida ma'lumot beramiz. har bir usulning o'ziga xos afzalliklari va kamchiliklari mavjud. 1.7.2013 1 ‹#› ko'p omilli lineer regressiya formula 𝑦 = 𝛽0 + 𝛽1𝑥1 + 𝛽2𝑥2 + ⋯ + 𝛽𝑛𝑥𝑛 + 𝜖 izoh 𝑦 - bog'lanayotgan o'zgaruvchi, 𝑥1, 𝑥2, …, 𝑥𝑛 - mustaqil o'zgaruvchilar, 𝛽0 - tenglama inter...

Bu fayl PPTX formatida 11 sahifadan iborat (2,9 MB). "ekonometriya fanidan ko'p omilli regressiya modellari"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: ekonometriya fanidan ko'p omill… PPTX 11 sahifa Bepul yuklash Telegram