Regresia și clasificarea reprezintă două dintre cele mai importante și fundamentale ramuri ale învățării automate.
La începutul studiului învățării automate, poate fi dificil să distingem între algoritmii de regresie și cei de clasificare. Înțelegerea mecanismelor lor de funcționare și a momentelor potrivite pentru utilizare este esențială pentru a realiza predicții precise și a lua decizii eficiente.
Înainte de toate, să explorăm ce înseamnă învățarea automată.
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată reprezintă o abordare prin care computerele sunt instruite să învețe și să ia decizii fără a fi programate explicit. Aceasta presupune antrenarea unui model computerizat pe un set de date, ceea ce îi permite modelului să facă predicții sau să ia decizii pe baza tiparelor și relațiilor identificate în date.
Există trei tipuri principale de învățare automată: învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin consolidare.
În cazul învățării supravegheate, modelul primește date de antrenament etichetate, incluzând date de intrare și rezultatul corect corespunzător. Scopul este ca modelul să prezică rezultatul pentru date noi, necunoscute, pe baza tiparelor învățate din datele de antrenament.
În învățarea nesupravegheată, modelului nu i se oferă date de antrenament etichetate. În schimb, el trebuie să descopere singur tiparele și relațiile din date. Această metodă este utilă pentru a identifica grupuri sau clustere în date, sau pentru a detecta anomalii sau tipare neobișnuite.
În învățarea prin consolidare, un agent învață să interacționeze cu mediul său în scopul de a maximiza o recompensă. Aceasta presupune antrenarea unui model să ia decizii pe baza feedback-ului primit din mediu.
Învățarea automată este folosită într-o gamă variată de aplicații, incluzând recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural, detectarea fraudelor și conducerea autonomă a autovehiculelor. Aceasta are potențialul de a automatiza multe sarcini și de a îmbunătăți procesul decizional în diverse sectoare.
Acest articol se concentrează în principal pe conceptele de clasificare și regresie, care sunt componente ale învățării automate supravegheate. Să începem!
Clasificarea în învățarea automată
Clasificarea este o tehnică de învățare automată ce implică antrenarea unui model pentru a atribui o etichetă de clasă unei anumite date. Fiind o sarcină de învățare supravegheată, aceasta înseamnă că modelul este antrenat pe un set de date etichetat, care include exemple de date de intrare și etichetele de clasă corespunzătoare.
Modelul încearcă să învețe relația dintre datele de intrare și etichetele clasei pentru a prezice eticheta clasei pentru o nouă intrare, necunoscută anterior.
Există numeroși algoritmi ce pot fi utilizați pentru clasificare, incluzând regresia logistică, arborii de decizie și mașinile cu vectori de suport. Alegerea algoritmului depinde de caracteristicile datelor și de performanța dorită a modelului.
Printre aplicațiile comune ale clasificării se numără detectarea spam-ului, analiza sentimentelor și detectarea fraudelor. În fiecare dintre aceste cazuri, datele de intrare pot include text, valori numerice sau o combinație a acestora. Etichetele de clasă pot fi binare (de exemplu, spam sau nu spam) sau multi-clasă (de exemplu, sentiment pozitiv, neutru, negativ).
De exemplu, să luăm în considerare un set de date cu recenzii ale clienților despre un produs. Datele de intrare ar putea fi textul recenziei, iar eticheta de clasă ar putea fi o evaluare (de exemplu, pozitiv, neutru, negativ). Modelul ar fi antrenat pe un set de date de recenzii etichetate, iar ulterior ar putea prezice evaluarea unei noi recenzii, necunoscută anterior.
Tipuri de algoritmi de clasificare ML
Există mai multe tipuri de algoritmi de clasificare în învățarea automată:
Regresie logistică
Acesta este un model liniar folosit pentru clasificarea binară. Este utilizat pentru a prezice probabilitatea ca un anumit eveniment să aibă loc. Scopul regresiei logistice este de a identifica cei mai buni coeficienți (ponderi) care minimizează eroarea dintre probabilitatea prezisă și rezultatul observat.
Aceasta se realizează prin utilizarea unui algoritm de optimizare, cum ar fi coborârea gradientului, pentru a ajusta coeficienții până când modelul se potrivește cât mai bine cu datele de antrenament.
Arbori de decizie
Acestea sunt modele de tip arbore ce iau decizii pe baza valorilor caracteristicilor. Ele pot fi utilizate atât pentru clasificarea binară, cât și pentru cea multi-clasă. Arborii de decizie prezintă avantaje precum simplitatea și interpretabilitatea lor.
Sunt, de asemenea, rapid de antrenat și de utilizat pentru predicții, putând gestiona atât date numerice, cât și date categorice. Cu toate acestea, pot fi susceptibili la supraadaptare, în special dacă arborele este adânc și are multe ramuri.
Clasificarea aleatorie a pădurilor
Clasificarea aleatorie a pădurilor este o metodă de ansamblu care combină predicțiile mai multor arbori de decizie pentru a obține o predicție mai precisă și mai stabilă. Este mai puțin predispusă la supraadaptare decât un singur arbore de decizie, deoarece predicțiile arborilor individuali sunt mediate, reducând astfel varianța în model.
AdaBoost
Acesta este un algoritm de stimulare care ajustează adaptiv ponderea exemplelor clasificate incorect în setul de antrenament. Este adesea folosit pentru clasificarea binară.
Bayes naiv
Naïve Bayes se bazează pe teorema lui Bayes, o metodă de actualizare a probabilității unui eveniment pe baza unor dovezi noi. Este un clasificator probabilistic folosit frecvent pentru clasificarea textului și filtrarea spam-ului.
K-Cel mai apropiat vecin
K-Nearest Neighbours (KNN) este utilizat atât pentru sarcini de clasificare, cât și de regresie. Este o metodă neparametrică care clasifică un punct de date pe baza clasei vecinilor săi cei mai apropiați. KNN are avantajele simplității și ușurinței implementării. De asemenea, poate gestiona atât date numerice, cât și categorice și nu face ipoteze cu privire la distribuția datelor de bază.
Creșterea gradientului
Acesta implică ansambluri de algoritmi slabi care sunt antrenați secvențial, fiecare model încercând să corecteze erorile modelului anterior. Acesta poate fi folosit atât pentru clasificare, cât și pentru regresie.
Regresia în învățarea automată
În învățarea automată, regresia este un tip de învățare supravegheată în care scopul este de a prezice variabile dependente pe baza uneia sau mai multor caracteristici de intrare (numite și predictori sau variabile independente).
Algoritmii de regresie sunt folosiți pentru a modela relația dintre intrări și ieșiri și pentru a face predicții pe baza acelei relații. Regresia poate fi aplicată atât variabilelor dependente continue, cât și variabilelor categoriale.
În general, scopul regresiei este de a construi un model care să poată prezice cu acuratețe rezultatul pe baza caracteristicilor de intrare și de a înțelege relația de bază dintre caracteristicile de intrare și ieșire.
Analiza regresiei este utilizată într-o gamă variată de domenii, incluzând economia, finanțele, marketingul și psihologia, pentru a înțelege și prezice relațiile dintre diferite variabile. Este un instrument fundamental în analiza datelor și în învățarea automată și este folosit pentru a face predicții, a identifica tendințe și a înțelege mecanismele care stau la baza datelor.
De exemplu, într-un model de regresie liniară simplu, scopul ar putea fi de a prezice prețul unei case în funcție de dimensiunea, locația și alte caracteristici. Dimensiunea casei și locația acesteia ar fi variabilele independente, iar prețul casei ar fi variabila dependentă.
Modelul ar fi antrenat pe date de intrare care includ dimensiunea și locația mai multor case, alături de prețurile corespunzătoare. Odată antrenat, modelul ar putea fi utilizat pentru a face predicții despre prețul unei case, având în vedere dimensiunea și locația acesteia.
Tipuri de algoritmi de regresie ML
Algoritmii de regresie sunt disponibili sub diferite forme, iar alegerea algoritmului depinde de o serie de parametri, cum ar fi tipul valorii atributului, modelul liniei de tendință și numărul de variabile independente. Tehnicile de regresie frecvent utilizate includ:
Regresie liniară
Acest model liniar simplu este folosit pentru a prezice o valoare continuă pe baza unui set de caracteristici. Este utilizat pentru a modela relația dintre caracteristici și variabila țintă prin ajustarea unei linii la date.
Regresia polinomială
Acesta este un model neliniar utilizat pentru a ajusta o curbă la date. Este folosit pentru a modela relațiile dintre caracteristici și variabila țintă atunci când relația nu este liniară. Se bazează pe ideea de a adăuga termeni de ordin superior modelului liniar pentru a surprinde relațiile neliniare dintre variabilele dependente și independente.
Regresia Ridge
Acesta este un model liniar care abordează supraadaptarea în regresia liniară. Este o versiune regularizată a regresiei liniare care adaugă un termen de penalizare la funcția de cost pentru a reduce complexitatea modelului.
Regresia cu vectori de suport
Similar cu SVM-urile, regresia cu vectori de suport este un model liniar care încearcă să se potrivească cu datele prin găsirea hiperplanului care maximizează marja dintre variabilele dependente și independente.
Spre deosebire de SVM-uri, care sunt utilizate pentru clasificare, SVR este folosit pentru sarcinile de regresie, unde scopul este de a prezice o valoare continuă, mai degrabă decât o etichetă de clasă.
Regresia Lasso
Acesta este un alt model liniar regularizat utilizat pentru a preveni supraadaptarea în regresia liniară. Se adaugă un termen de penalizare la funcția de cost pe baza valorii absolute a coeficienților.
Regresia liniară bayesiană
Regresia liniară bayesiană este o abordare probabilistică a regresiei liniare bazată pe teorema lui Bayes, o metodă de actualizare a probabilității unui eveniment în funcție de noi dovezi.
Acest model de regresie are ca scop estimarea distribuției posterioare a parametrilor modelului pe baza datelor. Acest lucru se realizează prin definirea unei distribuții anterioare pentru parametri și apoi prin folosirea teoremei lui Bayes pentru a actualiza distribuția pe baza datelor observate.
Regresie vs. Clasificare
Regresia și clasificarea sunt două tipuri de învățare supravegheată, ceea ce înseamnă că sunt folosite pentru a prezice o ieșire bazată pe un set de caracteristici de intrare. Cu toate acestea, există câteva diferențe cheie între cele două:
| Regresie | Clasificare | |
| Definiție | Un tip de învățare supravegheată care prezice o valoare continuă. | Un tip de învățare supravegheată care prezice o valoare categorică. |
| Algoritmi | Regresie liniară, polinomială, Ridge, Lasso | Regresie logistică, SVM, Naïve Bayes, KNN, Arbori de decizie |
| Complexitatea modelului | Modele mai puțin complexe | Modele mai complexe |
| Ipoteze | Relație liniară între caracteristici și țintă | Fără presupuneri specifice despre relația dintre caracteristici și țintă |
| Dezechilibru de clasă | Nu se aplică | Poate fi o problemă |
| Valori aberante | Poate afecta performanța modelului | Nu este, de obicei, o problemă |
| Importanța caracteristicilor | Caracteristicile sunt clasificate în funcție de importanță | Caracteristicile nu sunt clasificate în funcție de importanță |
| Exemple de aplicații | Predicția prețurilor, temperaturilor, cantităților | Predicția dacă un e-mail este spam, anticiparea abandonului clienților |
Resurse de învățare
Poate fi dificil să selectați cele mai bune resurse online pentru a înțelege conceptele învățării automate. Am analizat cursurile populare oferite de platforme de încredere pentru a vă prezenta recomandările noastre pentru cele mai bune cursuri ML despre regresie și clasificare.
#1. Bootcamp pentru clasificarea învățării automate în Python
Acesta este un curs oferit pe platforma Udemy. Acesta acoperă o varietate de algoritmi și tehnici de clasificare, incluzând arbori de decizie, regresie logistică și mașini cu vectori de suport.
De asemenea, puteți afla despre subiecte precum supraadaptarea, compromisul dintre variație și părtinire și evaluarea modelului. Cursul folosește biblioteci Python, cum ar fi sci-kit-learn și pandas, pentru a implementa și evalua modele de învățare automată. Prin urmare, pentru a începe acest curs, este necesară o înțelegere de bază a limbajului Python.
#2. Masterclass de regresie în învățare automată în Python
În acest curs Udemy, formatorul acoperă elementele de bază și teoria principală a diferiților algoritmi de regresie, incluzând regresia liniară, regresia polinomială și tehnicile de regresie Lasso și Ridge.
La finalul acestui curs, veți fi capabil să implementați algoritmi de regresie și să evaluați performanța modelelor de învățare automată antrenate folosind diferiți indicatori cheie de performanță.
Încheierea
Algoritmii de învățare automată pot fi extrem de utili în multe aplicații și pot contribui la automatizarea și eficientizarea a numeroase procese. Algoritmii ML utilizează tehnici statistice pentru a învăța modele în date și pentru a face predicții sau decizii pe baza acestor modele.
Aceștia pot fi instruiți pe volume mari de date și pot fi utilizați pentru a efectua sarcini dificile sau care ar consuma mult timp dacă ar fi realizate manual de oameni.
Fiecare algoritm ML are punctele sale forte și punctele sale slabe, iar alegerea algoritmului depinde de natura datelor și de cerințele sarcinii. Este important să alegeți algoritmul sau combinația de algoritmi adecvată pentru problema specifică pe care încercați să o rezolvați.
Este important să selectați tipul potrivit de algoritm pentru problema dvs., deoarece utilizarea unui tip greșit de algoritm poate duce la performanțe scăzute și la predicții inexacte. Dacă nu sunteți sigur ce algoritm să utilizați, poate fi util să încercați atât algoritmii de regresie, cât și algoritmii de clasificare și să comparați performanța lor pe setul dvs. de date.
Sper că acest articol v-a fost util în înțelegerea regresiei versus clasificarea în învățarea automată. De asemenea, s-ar putea să vă intereseze să aflați despre cele mai bune modele de învățare automată.