Regresjon og klassifisering er to av de mest grunnleggende og betydningsfulle områdene innen maskinlæring.
Det kan være vanskelig å skille mellom regresjons- og klassifiseringsalgoritmer når du akkurat er i gang med maskinlæring. Å forstå hvordan disse algoritmene fungerer og når de skal brukes kan være avgjørende for å gjøre nøyaktige spådommer og effektive beslutninger.
La oss først se på maskinlæring.
Innholdsfortegnelse
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en metode for å lære datamaskiner å lære og ta beslutninger uten å være eksplisitt programmert. Det innebærer å trene en datamodell på et datasett, slik at modellen kan ta spådommer eller beslutninger basert på mønstre og relasjoner i dataene.
Det er tre hovedtyper av maskinlæring: overvåket læring, uovervåket læring og forsterkende læring.
I veiledet læring er modellen forsynt med merkede opplæringsdata, inkludert inngangsdata og tilsvarende korrekt utdata. Målet er at modellen skal lage spådommer om output for nye, usynlige data basert på mønstrene den har lært fra treningsdataene.
I Unsupervised learning er modellen ikke gitt noen merket treningsdata. I stedet er det overlatt å oppdage mønstre og sammenhenger i dataene uavhengig. Dette kan brukes til å identifisere grupper eller klynger i dataene eller for å finne anomalier eller uvanlige mønstre.
Og i Reinforcement Learning lærer en agent å samhandle med omgivelsene for å maksimere en belønning. Det innebærer å trene en modell til å ta beslutninger basert på tilbakemeldingene den får fra omgivelsene.
Maskinlæring brukes i ulike applikasjoner, inkludert bilde- og talegjenkjenning, naturlig språkbehandling, svindeloppdagelse og selvkjørende biler. Den har potensial til å automatisere mange oppgaver og forbedre beslutningstaking i ulike bransjer.
Denne artikkelen fokuserer hovedsakelig på klassifiserings- og regresjonskonsepter, som kommer under overvåket maskinlæring. La oss komme i gang!
Klassifisering i maskinlæring
Klassifisering er en maskinlæringsteknikk som innebærer å trene en modell for å tildele en klasseetikett til en gitt inngang. Det er en overvåket læringsoppgave, som betyr at modellen trenes på et merket datasett som inkluderer eksempler på inngangsdata og de tilsvarende klasseetikettene.
Modellen tar sikte på å lære forholdet mellom inngangsdata og klasseetiketter for å forutsi klasseetiketten for ny, usett input.
Det er mange forskjellige algoritmer som kan brukes til klassifisering, inkludert logistisk regresjon, beslutningstrær og støttevektormaskiner. Valget av algoritme vil avhenge av dataenes egenskaper og ønsket ytelse til modellen.
Noen vanlige klassifiseringsapplikasjoner inkluderer spamdeteksjon, sentimentanalyse og svindeldeteksjon. I hvert av disse tilfellene kan inndataene inkludere tekst, numeriske verdier eller en kombinasjon av begge. Klasseetikettene kan være binære (f.eks. spam eller ikke spam) eller multi-class (f.eks. positiv, nøytral, negativ følelse).
Vurder for eksempel et datasett med kundeanmeldelser av et produkt. Inndataene kan være teksten til anmeldelsen, og klasseetiketten kan være en vurdering (f.eks. positiv, nøytral, negativ). Modellen vil bli trent på et datasett med merkede anmeldelser og vil deretter kunne forutsi vurderingen av en ny anmeldelse som den ikke hadde sett før.
Typer av ML-klassifiseringsalgoritmer
Det finnes flere typer klassifiseringsalgoritmer i maskinlæring:
Logistisk regresjon
Dette er en lineær modell som brukes for binær klassifisering. Det brukes til å forutsi sannsynligheten for at en bestemt hendelse skal inntreffe. Målet med logistisk regresjon er å finne de beste koeffisientene (vektene) som minimerer feilen mellom den predikerte sannsynligheten og det observerte utfallet.
Dette gjøres ved å bruke en optimaliseringsalgoritme, for eksempel gradient descent, for å justere koeffisientene til modellen passer best mulig til treningsdataene.
Beslutningstrær
Dette er trelignende modeller som tar avgjørelser basert på funksjonsverdier. De kan brukes til både binær og multi-klasse klassifisering. Beslutningstrær har flere fordeler, inkludert deres enkelhet og interoperabilitet.
De er også raske til å trene og lage spådommer, og de kan håndtere både numeriske og kategoriske data. Imidlertid kan de være utsatt for overfitting, spesielt hvis treet er dypt og har mange greiner.
Tilfeldig skogklassifisering
Random Forest Classification er en ensemblemetode som kombinerer spådommene fra flere beslutningstrær for å lage en mer nøyaktig og stabil prediksjon. Det er mindre utsatt for overtilpasning enn et enkelt beslutningstre fordi prediksjonene til de enkelte trærne er gjennomsnittliggjort, noe som reduserer variansen i modellen.
AdaBoost
Dette er en boostingsalgoritme som adaptivt endrer vekten av feilklassifiserte eksempler i treningssettet. Det brukes ofte til binær klassifisering.
Naive Bayes
Naiv Bayes er basert på Bayes» teorem, som er en måte å oppdatere sannsynligheten for en hendelse basert på nye bevis. Det er en sannsynlighetsklassifisering som ofte brukes til tekstklassifisering og spamfiltrering.
K-Nærmeste nabo
K-Nærmeste Naboer (KNN) brukes til klassifiserings- og regresjonsoppgaver. Det er en ikke-parametrisk metode som klassifiserer et datapunkt basert på klassen til dets nærmeste naboer. KNN har flere fordeler, blant annet dets enkelhet og det faktum at det er enkelt å implementere. Den kan også håndtere både numeriske og kategoriske data, og den gjør ingen antagelser om den underliggende datafordelingen.
Gradientforsterkning
Dette er ensembler av svake elever som trenes sekvensielt, der hver modell prøver å rette opp feilene til den forrige modellen. De kan brukes til både klassifisering og regresjon.
Regresjon i maskinlæring
I maskinlæring er regresjon en type overvåket læring der målet er å forutsi ac-avhengig variabel basert på en eller flere input-funksjoner (også kalt prediktorer eller uavhengige variabler).
Regresjonsalgoritmer brukes til å modellere forholdet mellom inngangene og utdataene og lage spådommer basert på forholdet. Regresjon kan brukes for både kontinuerlige og kategorisk avhengige variabler.
Generelt er målet med regresjon å bygge en modell som nøyaktig kan forutsi utdata basert på input-funksjonene og å forstå det underliggende forholdet mellom input-funksjonene og output.
Regresjonsanalyse brukes på ulike felt, inkludert økonomi, finans, markedsføring og psykologi, for å forstå og forutsi sammenhengene mellom ulike variabler. Det er et grunnleggende verktøy innen dataanalyse og maskinlæring og brukes til å lage spådommer, identifisere trender og forstå de underliggende mekanismene som driver dataene.
For eksempel, i en enkel lineær regresjonsmodell, kan målet være å forutsi prisen på et hus basert på størrelse, beliggenhet og andre funksjoner. Størrelsen på huset og dets plassering vil være de uavhengige variablene, og prisen på huset vil være den avhengige variabelen.
Modellen vil bli trent på inputdata som inkluderer størrelsen og plasseringen av flere hus, sammen med deres tilsvarende priser. Når modellen er opplært, kan den brukes til å gi spådommer om prisen på et hus, gitt størrelse og plassering.
ML regresjonsalgoritmetyper
Regresjonsalgoritmer er tilgjengelige i ulike former, og bruken av hver algoritme avhenger av antall parametere, for eksempel type attributtverdi, mønsteret til trendlinjen og antall uavhengige variabler. Regresjonsteknikker som ofte brukes inkluderer:
Lineær regresjon
Denne enkle lineære modellen brukes til å forutsi en kontinuerlig verdi basert på et sett med funksjoner. Den brukes til å modellere forholdet mellom funksjonene og målvariabelen ved å tilpasse en linje til dataene.
Polynomregresjon
Dette er en ikke-lineær modell som brukes til å tilpasse en kurve til dataene. Den brukes til å modellere forhold mellom funksjonene og målvariabelen når forholdet ikke er lineært. Den er basert på ideen om å legge til termer av høyere orden til den lineære modellen for å fange opp ikke-lineære forhold mellom de avhengige og uavhengige variablene.
Ridge regresjon
Dette er en lineær modell som adresserer overtilpasning ved lineær regresjon. Det er en regularisert versjon av lineær regresjon som legger til et straffeledd til kostnadsfunksjonen for å redusere kompleksiteten til modellen.
Støtt vektorregresjon
I likhet med SVM-er er Support Vector Regression en lineær modell som prøver å tilpasse dataene ved å finne hyperplanet som maksimerer marginen mellom de avhengige og uavhengige variablene.
Men i motsetning til SVM-er, som brukes til klassifisering, brukes SVR til regresjonsoppgaver, der målet er å forutsi en kontinuerlig verdi i stedet for en klasseetikett.
Lasso-regresjon
Dette er en annen regulert lineær modell som brukes for å forhindre overtilpasning ved lineær regresjon. Den legger til et straffeledd til kostnadsfunksjonen basert på den absolutte verdien av koeffisientene.
Bayesiansk lineær regresjon
Bayesiansk lineær regresjon er en probabilistisk tilnærming til lineær regresjon basert på Bayes» teorem, som er en måte å oppdatere sannsynligheten for en hendelse basert på nye bevis.
Denne regresjonsmodellen tar sikte på å estimere den bakre fordelingen av modellparametrene gitt dataene. Dette gjøres ved å definere en tidligere fordeling over parametrene og deretter bruke Bayes» teorem for å oppdatere fordelingen basert på de observerte dataene.
Regresjon vs. klassifisering
Regresjon og klassifisering er to typer veiledet læring, som betyr at de brukes til å forutsi en utgang basert på et sett med inputfunksjoner. Det er imidlertid noen viktige forskjeller mellom de to:
RegresjonsklassifiseringDefinisjonEn type overvåket læring som forutsier en kontinuerlig verdiEn type overvåket læring som forutsier en kategorisk verdiOutput typeContinuousDiscreteEvaluation metricsMean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE)Nøyaktighet, presisjon, gjenkalling, F1-scoreAlgorithms,NNar,Lasso, Ridression Decision TreeLogistic regresjon, SVM, Naive Bayes, KNN, Decision TreeModelkompleksitetMindre komplekse modellerMer komplekse modellerForutsetningerLineært forhold mellom funksjoner og målIngen spesifikke antakelser om forholdet mellom funksjoner og målKlasseubalanseIkke aktueltDet kan være et problemOutliersKan påvirke modellens funksjonerIkke viktighetEgenskaperrangeres vanligvisproblem er ikke rangert etter viktighetEksempelapplikasjoner Forutsi priser, temperaturer, mengder Forutsi om e-post spam, forutsi kundefragang
Læringsressurser
Det kan være utfordrende å velge de beste nettressursene for å forstå konsepter for maskinlæring. Vi har undersøkt de populære kursene som tilbys av pålitelige plattformer for å presentere deg med våre anbefalinger for de beste ML-kursene om regresjon og klassifisering.
#1. Machine Learning Classification Bootcamp i Python
Dette er et kurs som tilbys på Udemy-plattformen. Den dekker en rekke klassifiseringsalgoritmer og teknikker, inkludert beslutningstrær og logistisk regresjon, og støtter vektormaskiner.
Du kan også lære om emner som overfitting, bias-variance tradeoff og modellevaluering. Kurset bruker Python-biblioteker som sci-kit-learn og pandaer for å implementere og evaluere maskinlæringsmodeller. Så grunnleggende pythonkunnskap er nødvendig for å komme i gang med dette kurset.
#2. Machine Learning Regresjon Masterclass i Python
I dette Udemy-kurset dekker treneren det grunnleggende og den underliggende teorien om ulike regresjonsalgoritmer, inkludert lineær regresjon, polynomregresjon og Lasso & Ridge regresjonsteknikker.
Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å implementere regresjonsalgoritmer og vurdere ytelsen til trente maskinlæringsmodeller ved å bruke ulike Key Performance Indicators.
Innpakning
Maskinlæringsalgoritmer kan være svært nyttige i mange applikasjoner, og de kan hjelpe med å automatisere og effektivisere mange prosesser. ML-algoritmer bruker statistiske teknikker for å lære mønstre i data og ta spådommer eller beslutninger basert på disse mønstrene.
De kan trenes på store mengder data og kan brukes til å utføre oppgaver som vil være vanskelige eller tidkrevende for mennesker å gjøre manuelt.
Hver ML-algoritme har sine styrker og svakheter, og valget av algoritme avhenger av arten av data og kravene til oppgaven. Det er viktig å velge riktig algoritme eller kombinasjon av algoritmer for det spesifikke problemet du prøver å løse.
Det er viktig å velge riktig type algoritme for problemet ditt, siden bruk av feil type algoritme kan føre til dårlig ytelse og unøyaktige spådommer. Hvis du er usikker på hvilken algoritme du skal bruke, kan det være nyttig å prøve både regresjons- og klassifiseringsalgoritmer og sammenligne ytelsen på datasettet ditt.
Jeg håper du fant denne artikkelen nyttig for å lære regresjon vs. klassifisering i maskinlæring. Du kan også være interessert i å lære om de beste maskinlæringsmodellene.