Пояснення регресії та класифікації в машинному навчанні

Основи машинного навчання: Регресія та класифікація

Регресія та класифікація є двома ключовими напрямками в машинному навчанні, що відіграють вирішальну роль у розв’язанні різноманітних завдань.

Початківцям у сфері машинного навчання може бути складно відрізнити алгоритми регресії від класифікації. Розуміння їхніх принципів роботи та області застосування є надзвичайно важливим для створення точних прогнозів та прийняття обґрунтованих рішень.

Перш ніж перейти до деталей, розглянемо загальне поняття машинного навчання.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання — це підхід, за якого комп’ютери навчаються робити висновки та приймати рішення без прямого програмування. Він базується на навчанні комп’ютерних моделей на основі наборів даних, що дозволяє їм виявляти закономірності та залежності, а потім робити прогнози або приймати рішення щодо нових даних.

Існує три основні категорії машинного навчання: навчання з учителем, навчання без учителя та навчання з підкріпленням.

У навчанні з учителем моделі надається розмічений набір даних, де кожному вхідному значенню відповідає правильний вихід. Мета полягає в тому, щоб модель навчилася передбачати вихідні дані для нових, раніше невідомих значень, спираючись на виявлені закономірності.

Навчання без учителя передбачає, що моделі не надається розмітка даних. Замість цього, вона самостійно шукає структури та взаємозв’язки в даних. Цей метод використовується для ідентифікації груп або кластерів, а також для виявлення аномалій.

Навчання з підкріпленням передбачає, що агент вчиться взаємодіяти з навколишнім середовищем, щоб максимізувати винагороду. Модель вчиться приймати рішення на основі відгуків, які вона отримує від середовища.

Машинне навчання застосовується у багатьох сферах, зокрема у розпізнаванні образів, обробці природної мови, виявленні шахрайства та розробці автономних транспортних засобів. Воно має потенціал для автоматизації численних завдань і поліпшення процесу прийняття рішень у різних галузях.

Ця стаття зосереджена на концепціях класифікації та регресії, які належать до навчання з учителем. Розпочнемо!

Класифікація в машинному навчанні

Класифікація — це метод машинного навчання, який полягає в навчанні моделі присвоювати мітку класу для заданого вхідного значення. Це завдання навчання з учителем, отже, модель навчається на наборі даних із розміткою, що включає вхідні дані та відповідні мітки класу.

Модель має вивчити залежність між вхідними даними та мітками класів, щоб передбачити мітку класу для нових, раніше невідомих вхідних даних.

Для класифікації можна використовувати різні алгоритми, такі як логістична регресія, дерева рішень та метод опорних векторів. Вибір алгоритму залежить від характеристик даних та бажаної ефективності моделі.

Поширеними прикладами застосування класифікації є виявлення спаму, аналіз емоцій та виявлення шахрайства. У цих випадках вхідними даними може бути текст, числові значення або їх комбінація. Мітки класів можуть бути бінарними (наприклад, спам або не спам) або множинними (наприклад, позитивні, нейтральні, негативні емоції).

Наприклад, розглянемо набір даних із відгуками клієнтів про продукт. Вхідними даними є текст відгуку, а міткою класу може бути оцінка (наприклад, позитивна, нейтральна, негативна). Модель навчається на наборі розмічених відгуків, а потім здатна прогнозувати оцінку для нового відгуку, якого вона раніше не бачила.

Типи алгоритмів класифікації ML

У машинному навчанні існує кілька типів алгоритмів класифікації:

Логістична регресія

Це лінійна модель, що використовується для бінарної класифікації. Вона застосовується для прогнозування ймовірності настання певної події. Мета логістичної регресії — знайти оптимальні коефіцієнти (ваги), які мінімізують розбіжність між прогнозованою ймовірністю та фактичним результатом.

Це досягається за допомогою алгоритму оптимізації, такого як градієнтний спуск, для коригування коефіцієнтів, доки модель найкращим чином не відповідатиме навчальним даним.

Дерева рішень

Це деревоподібні моделі, що приймають рішення на основі значень ознак. Їх можна використовувати як для бінарної, так і для багатокласової класифікації. Дерева рішень мають ряд переваг, зокрема простоту та інтерпретованість.

Вони також швидко навчаються та роблять прогнози, і можуть обробляти як числові, так і категоріальні дані. Однак вони схильні до перенавчання, особливо якщо дерево занадто глибоке та має багато гілок.

Випадковий ліс

Класифікатор випадкового лісу — це метод ансамблю, що поєднує прогнози кількох дерев рішень для отримання точнішого та стійкішого прогнозу. Він менш схильний до перенавчання, ніж окреме дерево рішень, оскільки прогнози окремих дерев усереднюються, що зменшує розсіювання в моделі.

AdaBoost

Це алгоритм підвищення, який адаптивно змінює вагу неправильно класифікованих прикладів у навчальному наборі. Його часто використовують для бінарної класифікації.

Наївний баєс

Алгоритм наївного баєса базується на теоремі Баєса, яка є способом оновлення ймовірності події на основі нових доказів. Це ймовірнісний класифікатор, який часто використовують для класифікації тексту та фільтрації спаму.

K-найближчих сусідів

Алгоритм K-найближчих сусідів (KNN) використовується для завдань класифікації та регресії. Це непараметричний метод, який класифікує точку даних на основі класу її найближчих сусідів. KNN має ряд переваг, зокрема простоту та легкість реалізації. Він також може обробляти як числові, так і категоріальні дані, і не робить жодних припущень щодо базового розподілу даних.

Градиентний бустинг

Це ансамблі слабких учнів, які навчаються послідовно, при цьому кожна модель намагається виправити помилки попередньої. Їх можна використовувати як для класифікації, так і для регресії.

Регресія в машинному навчанні

У машинному навчанні регресія — це вид навчання з учителем, метою якого є прогнозування залежної змінної на основі однієї або декількох вхідних ознак (також відомих як предиктори або незалежні змінні).

Алгоритми регресії застосовуються для моделювання залежності між вхідними та вихідними даними та створення прогнозів на основі цієї залежності. Регресія може використовуватись як для неперервних, так і для категоріальних залежних змінних.

Загалом, мета регресії полягає в побудові моделі, яка може точно передбачити результат на основі вхідних ознак та зрозуміти основний зв’язок між ними та результатом.

Регресійний аналіз використовується в різних галузях, таких як економіка, фінанси, маркетинг і психологія, для розуміння та прогнозування взаємозв’язків між різними змінними. Це фундаментальний інструмент для аналізу даних і машинного навчання, що застосовується для прогнозування, виявлення тенденцій і розуміння механізмів, що лежать в основі даних.

Наприклад, у простій моделі лінійної регресії метою може бути прогнозування ціни будинку на основі його розміру, розташування та інших характеристик. Розмір будинку та його розташування будуть незалежними змінними, а ціна будинку буде залежною змінною.

Модель буде навчатися на вхідних даних, що включають розмір і розташування кількох будинків разом із відповідними цінами. Після навчання моделі її можна використовувати для прогнозування ціни будинку, враховуючи його розмір та розташування.

Типи алгоритмів регресії ML

Алгоритми регресії доступні в різних формах, і використання кожного алгоритму залежить від кількості параметрів, таких як тип значення атрибута, модель лінії тренду та кількість незалежних змінних. Методи регресії, що часто використовуються, включають:

Лінійна регресія

Це проста лінійна модель, що застосовується для прогнозування безперервного значення на основі набору ознак. Вона використовується для моделювання зв’язку між ознаками та цільовою змінною шляхом підгонки прямої лінії до даних.

Поліноміальна регресія

Це нелінійна модель, що використовується для підгонки кривої до даних. Вона використовується для моделювання зв’язків між ознаками та цільовою змінною, коли залежність не є лінійною. Вона базується на ідеї додавання членів вищого порядку до лінійної моделі для урахування нелінійних зв’язків між залежними та незалежними змінними.

Гребенева регресія

Це лінійна модель, що враховує перенавчання в лінійній регресії. Це регуляризована версія лінійної регресії, що додає штрафний термін до функції втрат для зменшення складності моделі.

Опорна векторна регресія

Подібно до SVM, опорна векторна регресія — це лінійна модель, що намагається підігнати дані, знаходячи гіперплощину, яка максимізує запас між залежними та незалежними змінними.

Однак, на відміну від SVM, які використовуються для класифікації, SVR застосовується для завдань регресії, де метою є прогнозування безперервного значення, а не мітки класу.

Регресія Лассо

Це ще одна регуляризована лінійна модель, що використовується для запобігання перенавчанню в лінійній регресії. Вона додає штрафний термін до функції втрат на основі абсолютного значення коефіцієнтів.

Баєсова лінійна регресія

Баєсова лінійна регресія — це імовірнісний підхід до лінійної регресії, що базується на теоремі Баєса, яка є способом оновлення ймовірності події на основі нових доказів.

Ця регресійна модель має на меті оцінити апостеріорний розподіл параметрів моделі за даними. Це досягається шляхом визначення апріорного розподілу за параметрами, а потім використання теореми Баєса для оновлення розподілу на основі спостережуваних даних.

Регресія проти класифікації

Регресія та класифікація — це два типи навчання з учителем, що означає, що вони використовуються для прогнозування результату на основі набору вхідних ознак. Однак між ними є кілька ключових відмінностей:

	Регресія	Класифікація
Визначення	Тип навчання з учителем, що передбачає безперервне значення	Тип навчання з учителем, що передбачає категорійне значення.
Тип результату	Безперервний	Дискретний
Метрики оцінки	Середньоквадратична помилка (MSE), Середньоквадратична похибка (RMSE)	Точність, Точність, Відкликання, F1-оцінка
Алгоритми	Лінійна регресія, Поліноміальна регресія, SVR, Lasso, Ridge, Дерево рішень	Логістична регресія, SVM, Наївний Байєс, KNN, Дерево рішень
Складність моделі	Менш складні моделі	Більш складні моделі
Припущення	Лінійний зв’язок між ознаками та цільовим призначенням	Немає конкретних припущень щодо зв’язку між ознаками та дисбалансом цільового класу
Дисбаланс класів	Не застосовно	Це може бути проблемою
Викиди	Може впливати на продуктивність моделі	Зазвичай не є проблемою
Важливість ознак	Ознаки впорядковані за важливістю	Ознаки не впорядковані за важливістю
Приклади програм	Прогнозування цін, температур, кількості	Прогнозування спаму електронною поштою, прогнозування відтоку клієнтів

Навчальні ресурси

Вибір найкращих онлайн-ресурсів для вивчення концепцій машинного навчання може бути складним. Ми переглянули популярні курси, що пропонують надійні платформи, щоб надати вам рекомендації щодо найкращих курсів машинного навчання з регресії та класифікації.

#1. Курс класифікації в машинному навчанні на Python

Цей курс пропонується на платформі Udemy. Він охоплює різноманітні алгоритми та методи класифікації, зокрема дерева рішень і логістичну регресію, а також метод опорних векторів.

Ви також можете дізнатися про такі теми, як перенавчання, компроміс зміщення та оцінка моделі. У курсі використовуються бібліотеки Python, такі як sci-kit-learn і pandas, для реалізації та оцінки моделей машинного навчання. Отже, для початку вивчення цього курсу необхідні базові знання Python.

#2. Майстер-клас регресії машинного навчання на Python

У цьому курсі на Udemy викладач охоплює основи та базову теорію різних алгоритмів регресії, включаючи лінійну регресію, поліноміальну регресію та методи регресії Ласо та Ріджа.

До кінця цього курсу ви зможете впроваджувати алгоритми регресії та оцінювати ефективність навчених моделей машинного навчання за допомогою різних ключових показників ефективності.

Підсумки

Алгоритми машинного навчання можуть бути надзвичайно корисними в багатьох сферах застосування та допомагають автоматизувати та оптимізувати багато процесів. Алгоритми машинного навчання використовують статистичні методи для вивчення закономірностей у даних і формування прогнозів або прийняття рішень на основі цих закономірностей.

Їх можна навчити працювати з великими обсягами даних і використовувати для виконання завдань, які для людей були б складними або тривалими для виконання вручну.

Кожен алгоритм машинного навчання має свої переваги та недоліки, і вибір алгоритму залежить від характеру даних та вимог задачі. Важливо обрати відповідний алгоритм або поєднання алгоритмів для конкретної проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити.

Важливо обрати правильний тип алгоритму для вашої задачі, оскільки використання неправильного типу алгоритму може призвести до низької продуктивності та неточних прогнозів. Якщо ви не впевнені, який алгоритм використовувати, може бути корисно спробувати як алгоритми регресії, так і алгоритми класифікації та порівняти їх ефективність на вашому наборі даних.

Сподіваюся, ця стаття була корисною для вивчення регресії та класифікації в машинному навчанні. Вам також може бути цікаво дізнатися про найпопулярніші моделі машинного навчання.