رجسٹریشن تجزیہ (Ression search) ایک ایسے طریقہ کار ہے جو کسی انحصاری تبدیلی اور ایک سے زیادہ آزاد متغیرات کے درمیان تعلق کو ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔اس میں نتائج کی پیشینگوئی کرنے اور ڈیٹا کے اندر تعلقات کی قوت کو سمجھنے میں مدد کی جاتی ہے۔اس مضمون میں ایک مرحلہ وار ہدایت فراہم کی گئی ہے کہ وہ انفنٹری ماڈلز کو کس طرح منظم کرکے ان کی کارکردگی کو درست کرنے کے لیے تیار کیا جائے۔

ہدایت 1 : ڈیٹا جمع کرنا اور اِس کی تیاری کرنا

متعلقہ اعداد و شمار جمع کریں جن میں انحصاری تبدیلی اور خود مختاری متغیرات شامل ہیں۔

مرحلہ 2: Calcuate Regression Coefficents -

کم سے کم مربعس کا طریقہ استعمال کریں جو مشاہدہ اور پیشینگوئی کی گئی مقداروں کے درمیان مربع فرق کی کمی کو کم کرتا ہے۔ سادہ لکیری تناسب کے لیے فارمولے ہیں:

] ⁇ 1 = ( ⁇ xi - x ⁇ )(yi - ⁇ ) / ⁇ xi - x ⁇ ) ^ ا ب پ [1]۔

[ ⁇ 0 = ⁇ 1 x ⁇ ]]۔

ہدایت : ہوشیار رہیں

اردو مساوات کا اطلاق کریں:

[1] = ⁇ 0 + ⁇ 1 ایکس

ہدایت ۴ : عمدہ نمونہ‌سازی

اس طرح کے میٹرکز کا استعمال ماڈل کی درستی کرتا ہے:

  • Meyan Squared غلطی (MSE): مشاہدہ اور پیشگوئیی اقدار کے درمیان اوسط مربع فرق۔
  • انحصاری ترمیم میں اختلاف کے بارے میں وضاحت کردہ اختلافی پہلو۔
  • Adqed R-Couquare:] R-squareed asstruction for the hissseration, بکثرت servedation کے لیے مفید ہے۔

یہ میٹرکس ڈیٹا اور اس کی پیشینگوئیی طاقت کے کس طرح اچھے طریقے سے مطابقت رکھنے میں مدد دیتے ہیں۔