सारांश
इस मॉड्यूल में, आपने सीखा कि आप मशीन-लर्निंग मॉडल बनाने के लिए प्रतिगमन का उपयोग कैसे कर सकते हैं जो संख्यात्मक मानों की भविष्यवाणी करता है। फिर आपने पायथन में स्किकिट-लर्न फ्रेमवर्क का उपयोग एक प्रतिगमन मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए किया।
जबकि scikit-learn प्रतिगमन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कोड लिखने के लिए एक लोकप्रिय ढांचा है, आप Microsoft Azure मशीन लर्निंग में ग्राफिकल टूल का उपयोग करके प्रतिगमन के लिए मशीन-लर्निंग समाधान भी बना सकते हैं। आप Azure मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रतिगमन मॉडल के नो-कोड विकास के बारे में अधिक जान सकते हैं Azure मशीन लर्निंग डिज़ाइनर मॉड्यूल के साथ एक प्रतिगमन मॉडल बनाएँ।
चुनौती: अचल संपत्ति की कीमतों की भविष्यवाणी
लगता है कि आप अपना खुद का प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए तैयार हैं? 02 में अचल संपत्ति संपत्ति की कीमतों की भविष्यवाणी की चुनौती का प्रयास करें - रियल एस्टेट प्रतिगमन Challenge.ipynb नोटबुक!
नोट
इस वैकल्पिक चुनौती को पूरा करने का समय इस मॉड्यूल के अनुमानित समय में शामिल नहीं है, इसलिए आप जितना चाहें उतना कम या ज्यादा समय इस पर खर्च कर सकते हैं।