Regrese a klasifikace jsou dvě z nejzákladnějších a nejvýznamnějších oblastí strojového učení.
Rozlišovat mezi regresními a klasifikačními algoritmy může být složité, když se teprve dostáváte do strojového učení. Pochopení toho, jak tyto algoritmy fungují a kdy je použít, může být klíčové pro přesné předpovědi a efektivní rozhodnutí.
Nejprve se podívejme na strojové učení.
Table of Contents
Co je strojové učení?
Strojové učení je metoda, jak naučit počítače učit se a rozhodovat se, aniž by byly výslovně naprogramovány. Zahrnuje trénování počítačového modelu na datové sadě, což umožňuje modelu předpovídat nebo rozhodovat na základě vzorů a vztahů v datech.
Existují tři hlavní typy strojového učení: učení pod dohledem, učení bez dozoru a posilování.
V Supervised learningu je model opatřen označenými tréninkovými daty, včetně vstupních dat a odpovídajícího správného výstupu. Cílem je, aby model předpovídal výstup pro nová, neviditelná data na základě vzorů, které se naučil z trénovacích dat.
V učení bez dohledu model nedostává žádná označená trénovací data. Místo toho je ponecháno na nezávislém objevování vzorců a vztahů v datech. To lze použít k identifikaci skupin nebo shluků v datech nebo k nalezení anomálií nebo neobvyklých vzorců.
A v posilovacím učení se agent učí interakci se svým prostředím, aby maximalizoval odměnu. Zahrnuje trénování modelu, aby se rozhodoval na základě zpětné vazby, kterou dostává od okolí.
Strojové učení se používá v různých aplikacích, včetně rozpoznávání obrazu a řeči, zpracování přirozeného jazyka, odhalování podvodů a samořídících automobilů. Má potenciál automatizovat mnoho úkolů a zlepšit rozhodování v různých odvětvích.
Tento článek se zaměřuje především na koncepty klasifikace a regrese, které spadají pod strojové učení pod dohledem. Začněme!
Klasifikace ve strojovém učení
Klasifikace je technika strojového učení, která zahrnuje trénování modelu pro přiřazení štítku třídy danému vstupu. Jedná se o řízenou učební úlohu, což znamená, že model je trénován na označeném datovém souboru, který obsahuje příklady vstupních dat a odpovídajících označení tříd.
Cílem modelu je naučit se vztah mezi vstupními daty a štítky tříd, aby bylo možné předpovědět štítek třídy pro nový, neviditelný vstup.
Existuje mnoho různých algoritmů, které lze použít pro klasifikaci, včetně logistické regrese, rozhodovacích stromů a podpůrných vektorových strojů. Volba algoritmu bude záviset na vlastnostech dat a požadovaném výkonu modelu.
Některé běžné klasifikační aplikace zahrnují detekci spamu, analýzu sentimentu a detekci podvodů. V každém z těchto případů mohou vstupní data obsahovat text, číselné hodnoty nebo kombinaci obou. Označení tříd může být binární (např. spam nebo ne spam) nebo vícetřídní (např. pozitivní, neutrální, negativní sentiment).
Vezměme si například datovou sadu zákaznických recenzí produktu. Vstupními daty může být text recenze a označení třídy může být hodnocení (např. pozitivní, neutrální, negativní). Model by byl trénován na datové sadě označených recenzí a poté by byl schopen předpovědět hodnocení nové recenze, kterou předtím neviděl.
Typy klasifikačních algoritmů ML
Ve strojovém učení existuje několik typů klasifikačních algoritmů:
Logistická regrese
Jedná se o lineární model používaný pro binární klasifikaci. Používá se k předpovědi pravděpodobnosti výskytu určité události. Cílem logistické regrese je najít nejlepší koeficienty (váhy), které minimalizují chybu mezi předpokládanou pravděpodobností a pozorovaným výsledkem.
To se provádí pomocí optimalizačního algoritmu, jako je gradientní klesání, k úpravě koeficientů, dokud model co nejlépe neodpovídá trénovacím datům.
Rozhodovací stromy
Jedná se o stromové modely, které se rozhodují na základě hodnot funkcí. Mohou být použity pro binární i vícetřídní klasifikaci. Rozhodovací stromy mají několik výhod, včetně jejich jednoduchosti a interoperability.
Rychle se také trénují a předpovídají a zvládnou jak číselná, tak kategorická data. Mohou však být náchylné k přesazování, zvláště pokud je strom hluboký a má mnoho větví.
Náhodná klasifikace lesa
Random Forest Classification je souborová metoda, která kombinuje předpovědi více rozhodovacích stromů za účelem vytvoření přesnější a stabilnější predikce. Je méně náchylný k přesazení než jeden rozhodovací strom, protože předpovědi jednotlivých stromů jsou zprůměrovány, což snižuje rozptyl v modelu.
AdaBoost
Toto je posilovací algoritmus, který adaptivně mění váhu chybně klasifikovaných příkladů v tréninkové sadě. Často se používá pro binární klasifikaci.
Naivní Bayes
Naïve Bayes vychází z Bayesova teorému, což je způsob aktualizace pravděpodobnosti události na základě nových důkazů. Je to pravděpodobnostní klasifikátor často používaný pro klasifikaci textu a filtrování spamu.
K-nejbližší soused
K-Nearest Neighbors (KNN) se používá pro klasifikační a regresní úlohy. Je to neparametrická metoda, která klasifikuje datový bod na základě třídy jeho nejbližších sousedů. KNN má několik výhod, včetně své jednoduchosti a skutečnosti, že se snadno implementuje. Může také zpracovávat jak číselná, tak kategorická data a nevytváří žádné předpoklady o základní distribuci dat.
Zesílení přechodu
Jedná se o soubory slabých žáků, které jsou trénovány postupně, přičemž každý model se snaží napravit chyby předchozího modelu. Lze je použít jak pro klasifikaci, tak pro regresi.
Regrese ve strojovém učení
Ve strojovém učení je regrese typem řízeného učení, kde je cílem předpovídat ac závislou proměnnou na základě jedné nebo více vstupních funkcí (také nazývaných prediktory nebo nezávislé proměnné).
Regresní algoritmy se používají k modelování vztahu mezi vstupy a výstupy a k předpovědím založeným na tomto vztahu. Regresi lze použít pro spojité i kategoricky závislé proměnné.
Obecně je cílem regrese sestavit model, který dokáže přesně předpovědět výstup na základě vstupních funkcí a porozumět základnímu vztahu mezi vstupními vlastnostmi a výstupem.
Regresní analýza se používá v různých oblastech, včetně ekonomie, financí, marketingu a psychologie, k pochopení a předpovědi vztahů mezi různými proměnnými. Je to základní nástroj v analýze dat a strojovém učení a používá se k předpovědím, identifikaci trendů a pochopení základních mechanismů, které řídí data.
Například v jednoduchém lineárním regresním modelu může být cílem předpovědět cenu domu na základě jeho velikosti, umístění a dalších vlastností. Velikost domu a jeho umístění by byly nezávislé proměnné a cena domu by byla závislá proměnná.
Model by byl trénován na vstupních datech, která zahrnují velikost a polohu několika domů spolu s jejich odpovídajícími cenami. Jakmile je model trénován, lze jej použít k předpovědi ceny domu vzhledem k jeho velikosti a umístění.
Typy ML regresních algoritmů
Regresní algoritmy jsou dostupné v různých formách a použití každého algoritmu závisí na počtu parametrů, jako je druh hodnoty atributu, vzor spojnice trendu a počet nezávislých proměnných. Mezi často používané regresní techniky patří:
Lineární regrese
Tento jednoduchý lineární model se používá k predikci spojité hodnoty na základě sady vlastností. Používá se k modelování vztahu mezi prvky a cílovou proměnnou přizpůsobením čáry datům.
Polynomiální regrese
Jedná se o nelineární model, který se používá k přizpůsobení křivky datům. Používá se k modelování vztahů mezi prvky a cílovou proměnnou, když vztah není lineární. Je založen na myšlence přidání členů vyššího řádu do lineárního modelu pro zachycení nelineárních vztahů mezi závislými a nezávislými proměnnými.
Ridge Regrese
Jedná se o lineární model, který řeší overfitting v lineární regresi. Jedná se o regulovanou verzi lineární regrese, která přidává penalizační člen k nákladové funkci, aby se snížila složitost modelu.
Podpora vektorové regrese
Stejně jako SVM je i podpůrná vektorová regrese lineární model, který se snaží přizpůsobit data nalezením nadroviny, která maximalizuje rozpětí mezi závislými a nezávislými proměnnými.
Na rozdíl od SVM, které se používají pro klasifikaci, se však SVR používá pro regresní úlohy, kde je cílem spíše předpovídat spojitou hodnotu než označení třídy.
Regrese lasem
Toto je další regulovaný lineární model používaný k zabránění přesazení v lineární regresi. Přidává penalizační člen k nákladové funkci na základě absolutní hodnoty koeficientů.
Bayesovská lineární regrese
Bayesovská lineární regrese je pravděpodobnostní přístup k lineární regresi založený na Bayesově teorému, což je způsob aktualizace pravděpodobnosti události na základě nových důkazů.
Tento regresní model má za cíl odhadnout zadní distribuci parametrů modelu daných dat. To se provádí definováním předchozího rozdělení přes parametry a poté pomocí Bayesova teorému k aktualizaci rozdělení na základě pozorovaných dat.
Regrese vs. klasifikace
Regrese a klasifikace jsou dva typy učení pod dohledem, což znamená, že se používají k predikci výstupu na základě souboru vstupních funkcí. Mezi těmito dvěma však existuje několik klíčových rozdílů:
RegressionClassificationDefinitionTyp učení pod dohledem, který předpovídá kontinuální hodnotuTyp učení pod dohledem, který předpovídá kategorickou hodnotuTyp výstupuContinuousDiscreteEvaluation metricsStřední kvadratická chyba (MSE), střední kvadratická chyba (RMSE)Přesnost, přesnost, vybavování, skóre F1, regresní algoritmy,Lassonear Rozhodovací stromLogistická regrese, SVM, Naïve Bayes, KNN, Rozhodovací strom Složitost modeluMéně složité modelySložitější modelyPředpokladyLineární vztah mezi vlastnostmi a cílemŽádné specifické předpoklady o vztahu mezi vlastnostmi a cílemNevyváženost třídNepoužije seMůže to být problémVýstřední hodnotyMůžou ovlivnit výkon modeluObvykle se jedná o problém funkce podle důležitostiFunkce jsou nejsou seřazeny podle důležitostiPříkladové aplikace Předvídání cen, teplot, množství Předvídání, zda e-mail nevyžádané pošty, předvídání odchodu zákazníků
Výukové zdroje
Může být náročné vybrat nejlepší online zdroje pro pochopení konceptů strojového učení. Prozkoumali jsme oblíbené kurzy poskytované spolehlivými platformami, abychom vám představili naše doporučení pro nejlepší kurzy ML o regresi a klasifikaci.
#1. Bootcamp klasifikace strojového učení v Pythonu
Toto je kurz nabízený na platformě Udemy. Pokrývá řadu klasifikačních algoritmů a technik, včetně rozhodovacích stromů a logistické regrese, a podporuje vektorové stroje.
Můžete se také dozvědět o tématech, jako je nadměrné vybavení, kompromis odchylky a odchylky a vyhodnocení modelu. Kurz využívá knihovny Pythonu, jako jsou sci-kit-learn a pandy, k implementaci a vyhodnocení modelů strojového učení. Pro začátek tohoto kurzu jsou tedy nutné základní znalosti pythonu.
#2. Masterclass regrese strojového učení v Pythonu
V tomto kurzu Udemy trenér pokrývá základy a základní teorii různých regresních algoritmů, včetně lineární regrese, polynomiální regrese a technik regrese Lasso & Ridge.
Na konci tohoto kurzu budete schopni implementovat regresní algoritmy a hodnotit výkon trénovaných modelů strojového učení pomocí různých klíčových ukazatelů výkonu.
Zabalit se
Algoritmy strojového učení mohou být velmi užitečné v mnoha aplikacích a mohou pomoci automatizovat a zefektivnit mnoho procesů. Algoritmy ML používají statistické techniky k učení vzorů v datech a na základě těchto vzorů činí předpovědi nebo rozhodnutí.
Lze je trénovat na velkém množství dat a lze je použít k provádění úkolů, které by pro člověka bylo obtížné nebo časově náročné.
Každý algoritmus ML má své silné a slabé stránky a výběr algoritmu závisí na povaze dat a požadavcích úkolu. Je důležité zvolit vhodný algoritmus nebo kombinaci algoritmů pro konkrétní problém, který se snažíte vyřešit.
Je důležité vybrat správný typ algoritmu pro váš problém, protože použití nesprávného typu algoritmu může vést ke špatnému výkonu a nepřesným předpovědím. Pokud si nejste jisti, který algoritmus použít, může být užitečné vyzkoušet regresní i klasifikační algoritmy a porovnat jejich výkon na vaší datové sadě.
Doufám, že vám tento článek pomohl při učení regrese vs. klasifikace ve strojovém učení. Také by vás mohlo zajímat informace o špičkových modelech strojového učení.