معرفی دوره: انتخاب ویژگیها با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری (GWO) و اعتبارسنجی K-Fold برای رگرسیون
این دوره آموزشی به منظور آشنایی با مفاهیم و تکنیکهای پیشرفته در انتخاب ویژگی Feature Selection، بهینهسازی و تحلیل دادهها با استفاده از روشهای محاسبات نرم و یادگیری ماشین طراحی شده است. تمرکز اصلی این دوره بر روی استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer – GWO) برای بهینهسازی مجموعه ویژگیها و اعتبارسنجی مدلهای رگرسیون Regression با روش K-Fold Cross-Validation است.
اهداف دوره:
- آشنایی با مفاهیم اولیه و پیشرفته در انتخاب ویژگی (Feature Selection).
- استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری برای کاهش ابعاد دادهها.
- پیادهسازی رگرسیون با مدلهای مختلف (مانند SVR و درخت تصمیم).
- تحلیل و اعتبارسنجی مدلها با استفاده از معیارهایی نظیر MSE و R².
- ارزیابی عملکرد مدلها از طریق مصورسازی و تحلیل نتایج.
سرفصلهای دوره:
فصل 1: مقدمه و مفاهیم پایه
- معرفی مفهوم انتخاب ویژگی و اهمیت آن.
- مقدمهای بر الگوریتمهای بهینهسازی متاهیوریستیک.
- معرفی الگوریتم گرگ خاکستری (GWO) و کاربردهای آن.
فصل 2: آمادهسازی دادهها
- بارگذاری دادهها از فایلهای CSV.
- مدیریت دادههای خام:
- پرکردن مقادیر مفقود (Missing Values) با استفاده از تکنیک KNN.
- نرمالسازی دادهها در بازه مشخص.
- تقسیم دادهها به مجموعههای آموزشی و آزمایشی (Train-Test Split).
فصل 3: انتخاب ویژگی با GWO
- تعریف مسئله بهینهسازی برای انتخاب ویژگی.
- پیادهسازی الگوریتم GWO:
- مقداردهی اولیه جمعیت گرگها.
- بهروزرسانی موقعیت گرگها بر اساس موقعیت آلفا، بتا و دلتا.
- روشهای کاهش ابعاد:
- کاهش حداقل هزینه (MinCost).
- کاهش ویژگیها با حفظ دقت (MinReduction).
- تطبیق دقیق با تعداد مشخص ویژگیها (Exact).
فصل 4: پیادهسازی مدلهای رگرسیون
- انتخاب مدلهای رگرسیون:
- رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (SVR).
- درخت تصمیم برای رگرسیون (Decision Tree).
- اعتبارسنجی مدلها با K-Fold Cross-Validation.
- ارزیابی مدلها:
- محاسبه معیارهای خطا مانند MSE.
- معیار R² برای ارزیابی دقت مدل.
فصل 5. ارزیابی عملکرد مدل و مصورسازی نتایج
- ارزیابی مدل با معیارهای مختلف:
- RMSE (Root Mean Squared Error): خطای ریشه میانگین مربعات.
- MAE (Mean Absolute Error): خطای مطلق میانگین.
- R² (Coefficient of Determination): ضریب تعیین.
- EVS (Explained Variance Score): واریانس توضیح دادهشده.
- تعداد ویژگیهای انتخابشده.
- درصد کاهش ویژگیها.
- زمان محاسبات و هزینه نهایی.
- مصورسازی نتایج:
- نمودار مقادیر واقعی و پیشبینیشده.
- رسم خط ایدهآل (Ideal Line) برای تحلیل دقت.
- نمایش هیستوگرام خطاها و نمودار RMSE.
ویژگیهای این دوره:
- آموزش گامبهگام با توضیحات دقیق.
- پیادهسازی کدها در محیط MATLAB.
- یادگیری تکنیکهای حرفهای در انتخاب ویژگی و بهینهسازی.
مخاطبین دوره:
- دانشجویان و پژوهشگران حوزه یادگیری ماشین و علوم داده.
- علاقهمندان به الگوریتمهای بهینهسازی و انتخاب ویژگی.
- مهندسان داده و تحلیلگران علاقهمند به کاهش ابعاد و بهبود مدلهای یادگیری ماشین.
در پایان این دوره، شرکتکنندگان توانایی طراحی و پیادهسازی سیستمهای بهینهسازی ویژگی برای مسائل رگرسیون را کسب خواهند کرد و میتوانند پروژههای خود را با اطمینان تحلیل و ارزیابی کنند.
حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید
مدرس حسن سعادتمند:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
LinkedIn , Google Scholar, ResearchGate
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
انتخاب ویژگیها با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری (GWO) و اعتبارسنجی K-Fold برای رگرسیون در پایتون Python
لینکهای ارتباطی و آموزشی
- کانال تلگرام: t.me/matlabanyone
- آی دی تلگرام: t.me/hassan_saadatmand
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- وبسایت: www.matlablearning.com
- تلفن: 09155137038
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.