回归分析与乌兹别克语文本情感分析算法研究

### 回归分析与乌兹别克语文本情感分析算法研究 在当今的数据驱动时代，回归分析和情感分析是两个重要的研究领域。回归分析能够帮助我们预测连续变量的值，而情感分析则有助于理解文本中的情感倾向。下面将详细介绍回归分析在建筑成本预测中的应用，以及乌兹别克语文本情感分析算法的研究。 #### 回归分析在建筑成本预测中的应用 在很多实际情况中，响应变量会受到多个预测变量的影响。当遇到这种情况时，就可以应用多元线性回归技术。多元线性回归是基本线性回归的扩展，它需要多个预测因素来预测响应变量。在多元线性回归中，目标变量 \(Y\) 是多个预测变量 \(x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n\) 的线性组合，其方程为： \[Y = a_0 + a_1x_1 + a_2x_2 + a_3x_3 + \cdots + a_nx_n\] 其中，\(x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n\) 是变量，\(a_0, a_1, a_2, \cdots, a_n\) 是系数。 多项式回归模型也是一种常用的回归方法。它使用 \(n\) 级多项式来表示因变量和自变量之间的关系，其方程为： \[Y = a_0 + a_1x_1 + a_2x_1^2 + a_3x_1^3 + \cdots + a_nx_1^n\] 多项式回归用于训练的数据集本质上是非线性的。它使用线性回归模型来拟合复杂的非线性函数和数据集。当应用于线性数据集时，线性模型产生的结果与基本线性回归相同，但当应用于非线性数据集而不进行任何调整时，错误率会增加，准确性会降低。因此，对于数据点呈非线性排列的情况，需要使用多项式回归模型。 为了研究回归算法在预测建筑企业在新地点建设成本方面的有效性，进行了相关研究。该研究基于预测撒马尔罕地区新建建筑的价格，数据集包含以下列信息： | 列名 | 含义 | | ---- | ---- | | Hudud | 房屋所在地区的名称 | | Xona | 房屋的房间数量 | | Maydon | 房屋的面积（平方米） | | Qavat | 房屋所在的楼层 | | Uy_qavati | 房屋所在建筑物的总楼层数 | | Narx | 房屋的价格 | | Uy_index | 房屋的索引 | | Aholi_YD | 该地区人口的平均年收入 | 研究方法包括以下步骤： 1. **数据预处理**：过滤数据并使其适合后续使用的程序。 2. **数据上传和角色分配**：加载预处理后的源数据，并为变量分配“预测变量”或“目标变量”的职责。 3. **划分数据集**：将数据集分为两部分，训练集（80%）和测试集（20%）。 4. **选择预测分析模型**：选择要创建和测试的预测分析模型。 5. **模型训练**：使用训练数据集对所选模型进行训练（初始数据集的70%）。 6. **模型验证**：使用测试数据集验证构建的模型。 7. **确定重要预测因素**：算法在审查模型结果后，确定建模工具找到的最重要的预测因素。 经过初始数据处理步骤后，加载了一个包含16,000条记录的过滤数据集。其中12,800条数据被提取到机器学习的训练数据集中，其余数据用于测试开发模型的准确性。完成这些过程后，从数据中训练和测试了多个预测模型。使用自动分类节点来促进这个过程，最终创建了300个类似的模型，每个模型都有自己的一组设置。 对创建的模型进行评估后发现： - 简单线性回归模型基于单个参数，结果准确率很高（90%），但由于会导致过拟合问题，未被纳入有效模型。 - 多元线性回归模型包含了研究数据的所有参数，准确率为85%，但该模型适用于数据均匀分布的情况。 - 多项式回归模型在包含所有参数的情况下也显示出8