Regression und Pipeline

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LundM2009
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Regression und Pipeline

Beitragvon LundM2009 » Mittwoch 7. Februar 2018, 19:25

Hallo zusammen.

Wir haben im Studium eine Programmieraufgabe bekommen:
Wir sollen mit einer Regressionsmethode (keine lineare) die Temperatur vorhersagen mit Hilfe von Pipelining und dann darstellen.
Wie soll der Code aussehen? Ich bin völlig überfordert weil wir das als Zusatzfach haben und noch nahezu keine Vorkenntnisse...
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noisefloor
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Re: Regression und Pipeline

Beitragvon noisefloor » Mittwoch 7. Februar 2018, 19:34

Hallo,

... und willkommen im Forum :-)

Gegenfrage: was kannst du denn bzw. was wird vorausgesetzt, was ihr können sollt? Dürft ihr externe Module verwenden? Wie ist "pipelining" in dem Kontext gemeint? Und was bedeutet "darstellen" - grafisch? als Text in Tabellenform?

Gruß, noisefloor
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Re: Regression und Pipeline

Beitragvon LundM2009 » Mittwoch 7. Februar 2018, 20:22

Hallo.

Wir sollen aus scikit die Codes rausziehen...
Pipelining soll heißen dass wir Daten aufteilen in Trainings- und Testdaten.
Dann die Codes auf die Trainingsdaten programmieren und mit den Testdaten überprüfen ob der Code auch bei den Testdaten funktioniert.
Darstellung soll grafisch sein.
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noisefloor
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Re: Regression und Pipeline

Beitragvon noisefloor » Donnerstag 8. Februar 2018, 07:43

Hallo,

scikit ist ein (mächtiges) Python-Modul zum maschinellen Lernen. Ich will dich ja nicht demotivieren, aber wenn deine Aussage "keine Vorkenntnisse" stimmt, dann kann das eigentlich nicht erfolgreich werden. Ohne Grundkenntnisse zum Thema maschinelles Lernen kannst du nichts auf die Beine stellen und ohne Python Grundkenntnisse (=Grundverständnis von Datenstrukturen, Objektorientierung, Instanzen von Objekten und deren Methoden) kannst du scikit nicht effektiv nutzen.

Wie sind denn deine Python-Kenntnisse?

Auch auf der Uni bekommt man ja normalerweise keine Aufgaben, von denen man nicht basierend auf angebotenen Vorlesungen und Übungen Ahnung haben könnte (oder sollte ;-) ). Irgendwas passt hier nicht zusammen...

Gruß, noisefloor

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