MUSTAQIL ISH

KIRISH Mashinali o'qitish va sun'iy intellekt bugungi raqamli davrning eng tez rivojlanayotgan va jadal o'zgaruvchan sohalaridan biridir. Ma'lumotlar hajmining eksponensial o'sishi va ularni qayta ishlash texnologiyalarining takomillashuvi natijasida ushbu sohalar iqtisodiyot, sog'liqni saqlash, moliya, ta'lim, muhandislik va boshqa ko'plab tarmoqlarda inqilobiy o'zgarishlarga sabab bo'lmoqda. Ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish zaruriyati tobora ortib borayotgan bir sharoitda, turli xil bashoratli modellashtirish usullariga ehtiyoj kuchaymoqda. Regressiya tahlili esa mashinali o'qitishning asosiy va eng muhim yo'nalishlaridan biri bo'lib, o'zgaruvchilar o'rtasidagi miqdoriy bog'liqliklarni o'rganish va kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilishda keng qo'llaniladi. Ushbu ishda biz regressiya turlari, xususan, Chiziqli regressiya (Linear Regression) va Logistik regressiya (Logistic Regression) modellari o'rtasidagi farqlarni, o'xshashliklarni va ularni qo'llashdagi o'ziga xosliklarni chuqur tahlil qilishni maqsad qilganmiz. Bu ikki model, o'zlarining soddaligi va samaradorligi tufayli, mashinali o'qitish bo'yicha mutaxassislar uchun fundamental hisoblanadi. Biroq, ularning asosiy farqi — bashorat qilinadigan natija (target variable) turida — ko'pincha noto'g'ri tushuniladi yoki amalda chalkashliklarga olib keladi. Mavzuning dolzarbligi shundaki, real dunyoda ko'plab muammolar uzluksiz miqdoriy qiymatlarni (masalan, narxlar, harorat, yosh) bashorat qilishni talab qilsa, boshqalari kategorik natijalarni (masalan, ha/yo'q, kasal/sog'lom, firibgarlik/haqiqiy) aniqlashni talab qiladi. To'g'ri regressiya modelini tanlash nafaqat bashoratlarning aniqligini oshiradi, balki olingan natijalarning to'g'ri talqin qilinishini ham ta'minlaydi. Shuning uchun, Chiziqli va Logistik regressiyani chuqur tushunish, ularning matematik asoslari, farazlari, kuchli va zaif tomonlarini bilish har bir ma'lumotlar olimi va mashinali o'qitish mutaxassisi uchun zarurdir. Ushbu tadqiqot ...