Submit Search
Upload
תרגיל 1
•
0 likes
•
177 views
Igor Kleiner
Follow
תרגיל בית 1 רגרסיה ליניארית STEP lm test train
Read less
Read more
Education
Report
Share
Report
Share
1 of 4
Download now
Download to read offline
Recommended
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Igor Kleiner
מדעי נתונים לכל אחד
מדעי נתונים לכל אחד
Igor Kleiner
מדע נתונים - למידה מכונות
מדע נתונים - למידה מכונות
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
Igor Kleiner
תכנות דינמי הרצאה 3
תכנות דינמי הרצאה 3
Igor Kleiner
תכנות דינמי הרצאה 4
תכנות דינמי הרצאה 4
Igor Kleiner
שאלות לתרגול עצמי
שאלות לתרגול עצמי
Igor Kleiner
Recommended
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Анализ данных просто и доступно - урок 1
Igor Kleiner
מדעי נתונים לכל אחד
מדעי נתונים לכל אחד
Igor Kleiner
מדע נתונים - למידה מכונות
מדע נתונים - למידה מכונות
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
מבוא למדעי הנתונים שבוע 2
Igor Kleiner
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
מבוא למדעי הנתונים הרצאה 1
Igor Kleiner
תכנות דינמי הרצאה 3
תכנות דינמי הרצאה 3
Igor Kleiner
תכנות דינמי הרצאה 4
תכנות דינמי הרצאה 4
Igor Kleiner
שאלות לתרגול עצמי
שאלות לתרגול עצמי
Igor Kleiner
פתרון תרגיל 3
פתרון תרגיל 3
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
Igor Kleiner
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
Igor Kleiner
פייתון: הרצאה 1
פייתון: הרצאה 1
Igor Kleiner
למידה ממוכנת פגישה 8
למידה ממוכנת פגישה 8
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
Igor Kleiner
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות פגישה 6
Igor Kleiner
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
Igor Kleiner
מערכות לומדות: תרגיל בית 2
מערכות לומדות: תרגיל בית 2
Igor Kleiner
More Related Content
More from Igor Kleiner
פתרון תרגיל 3
פתרון תרגיל 3
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
Igor Kleiner
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
Igor Kleiner
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
Igor Kleiner
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
Igor Kleiner
פייתון: הרצאה 1
פייתון: הרצאה 1
Igor Kleiner
למידה ממוכנת פגישה 8
למידה ממוכנת פגישה 8
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
Igor Kleiner
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
Igor Kleiner
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות פגישה 6
Igor Kleiner
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
Igor Kleiner
מערכות לומדות: תרגיל בית 2
מערכות לומדות: תרגיל בית 2
Igor Kleiner
More from Igor Kleiner
(20)
פתרון תרגיל 3
פתרון תרגיל 3
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
מבוא לתכנות מדעי: פייתון הרצאה 13
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
תכנות מדעי פייתון: הרצאה 12: סיבוכיות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 11: דבגינג + תכנות דינמי
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 10: : תחום הכרעה
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 9: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 8: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון : הרצאה 7: 2017
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
תכנות מדעי: פייתון: הרצאה 6: קבצים, רשימות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 5: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 4: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 3: לולאות
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
מבוא לתכנות מדעי: פייתון: הרצאה 2: 2017
פייתון: הרצאה 1
פייתון: הרצאה 1
למידה ממוכנת פגישה 8
למידה ממוכנת פגישה 8
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות פגישה 7-1 יער אקראי
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות תרגול 3 עצים
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות פגישה 6
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מערכות לומדות: תרגילי כיתה 4 ו-5
מערכות לומדות: תרגיל בית 2
מערכות לומדות: תרגיל בית 2
תרגיל 1
1.
תרגיל1 ב נשתמש זה
תרגיל לצורך-אוויר מזג של דטה https://d37djvu3ytnwxt.cloudfront.net/assets/courseware/v1/f43727842620758fda4e204cc0d7d558/as v1:MITx+15.071x+2T2017+type@asset+block/climate_change.csv-set מ מדידות מכיל קובץ-1983עד2008 :משנים תיור 1.מתאימה פקודה בעזרת או ידני באופן או עבודה לתיקיית הקובץ את להוריד ישב הקובץ את פתחו .-R בעזרת אותו וחקרופונקציות:summary, str, ?, fix a.כמהכמה ?בנתונים יש שורות?המשתנים כל של טיפוס מהו ?עמודות 2.המשתנים כל בין פיזור דיאגרמת את ציירו(pairs) a.בין קורלציה להיות צפויה מהyearל-c02 3.המשתנים כל בין קורלציות מטריצת בנוcorמהי .קורלציהבי הגבוהשונים משתנים שתי בין ותר 4.תלוי משתנה עבור ,פשוט חיזוי מודל בנוtempב ומשתנהשנה תלוי לתי.מהו ?טוב מודל קיבלתם האם r^2המודל של 5.:קבוצות לשתי הנתונים את נחלק כעתtest,train.שנה עד הנתונים כל2006ושאר לימוד בקבוצת יהיו טסט בקבוצת
2.
climate = read.csv("climate_change.csv") train
= subset(climate, Year <= 2006) test = subset(climate, Year > 2006) :הבאים פרמטרים בעזרת לטמפרטורה ליניארית רגרסיה חיזוי מודל בנוMEI, CO2, CH4, N2O, CFC.11, CFC.12, TSI, and Aerosols a.של ערך מהוdsquare-Multiple R? b.ערך (לפי ? משמעותי הכי תלוי בלתי משתנה מהוP) c.תל בלתי המשתנים מהםוייםמשמעותייםלחיזוי? d.ש חושבים החוקרים-CO11ו-NO2.שליליים הם שלנו במודל אבל ,הטמפרטורה את מגדילים ?לזה הסבר להיות יכול מה 6.קורלציות הרבה שיש בינתןמהמשתנים חלק בין גבוהות.פשוט יותר מודל נבנה בו LinReg = lm(Temp ~ MEI + N2O + TSI + Aerosols, data=train) של ערך מהR^2?מסקנה מה ?עכשיו 7.פונקציה ,פרמטרים מעט לא יש במודלstepהשונים המודלים כל על לעבור יכולהלפי טובה הכי ולבחור קריטריוןAIC.לפונקציה קראוSTEPהחזירה היא מה ובדקו .מלא מודל מקבלת היא כאשר StepModel = step(climatelm) summary(StepModel) בבעי מטפלת לו הפונקציהיריבוי תקשל במונחים ויציב פשוט יחסית מודל מחזירה אבל .גבוהות ורלציות AIC ב תשתמשו-STEPל טוב חזאי למצוא כדי-BOSTON 8.נתוני על מודל של איכות לבדוק זמן הגיעtest ש ומודל מלא מודל בעזרת טסט לנתוני חזאי בנו-STEPוחשבו החזירהSSESSTו-R^2עבורם מס מהק?נות
3.
פתרון climate=read.csv("climate_change.csv") summary(climate) str(climate) fix(climate) pairs(climate) cor(climate) attach(climate) mod1 =lm(Temp~Year) summary(mod1) train =
subset(climate, Year <= 2006) test = subset(climate, Year > 2006) climatelm = lm(Temp ~ MEI + CO2 + CH4 + N2O + CFC.11 + CFC.12 + TSI + Aerosols, data=train) summary(climatelm) StepModel = step(climatelm) summary(StepModel) Bmod = lm(medv~.,data=Boston) Bstep = step(Bmod) summary(Bstep)
4.
tempPredict = predict(StepModel,
newdata = test) SSE = sum((tempPredict - test$Temp)^2) SST = sum( (mean(train$Temp) - test$Temp)^2) R2 = 1 - SSE/SST
Download now