{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}
Machine learning

Изучение различных моделей машинного обучения (MLM): применение, плюсы и минусы

Вступление

Модели машинного обучения - это математические алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться и совершенствоваться на основе данных без явного программирования. Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта, и оно используется для анализа больших наборов данных и составления прогнозов. Существует много различных типов моделей машинного обучения, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этой статье мы рассмотрим наиболее распространённые модели машинного обучения и их применение, плюсы и минусы.

Telegram: Contact @jvistehno
Telegram: Contact @jvistehno
t.me

Линейная регрессия

Линейная регрессия - это простая и широко используемая статистическая модель для прогнозирования непрерывных результатов. Она работает путём подгонки строки к данным, которая минимизирует сумму квадратов ошибок между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Применение:

  • Линейная регрессия может быть использована для прогнозирования количественных результатов, таких как прогнозирование цены дома на основе его характеристик.
  • Она также может быть использована для понимания взаимосвязи между двумя переменными, такими как взаимосвязь между возрастом человека и доходом.

Плюсы:

  • Проста и понятна для интерпретации.
  • Может использоваться как для прогнозирования, так и для вывода.
  • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.

Минусы:

  • Предполагается линейная зависимость между предикторами и результатом.
  • Может быть чувствительна к выбросам.
  • Не может справиться с нелинейными взаимосвязями между предикторами и результатом.

Пример кода:

from sklearn.linear_model import LinearRegression # Create a linear regression model model = LinearRegression() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия - это статистическая модель, используемая для прогнозирования бинарных результатов. Она работает путём подгонки логистической функции к данным, которая сопоставляет входные объекты с вероятностью принадлежности к определённому классу.

Применение:

  • Логистическая регрессия может быть использована для прогнозирования бинарных результатов, таких как прогнозирование того, будет ли отток клиентов или нет.
  • Она также может быть использована для понимания взаимосвязи между входными объектами и вероятностью принадлежности к определённому классу.

Плюсы:

  • Проста и понятна для интерпретации.
  • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.
  • Может давать вероятностные прогнозы.

Минусы:

  • Предполагается линейная зависимость между предикторами и логарифмическими коэффициентами результата.
  • Не может справиться с нелинейными зависимостями между предикторами и логарифмическими коэффициентами результата.
  • Может быть чувствительна к переоснащению, если модель слишком сложная.

Пример кода:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Create a logistic regression model model = LogisticRegression() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Дерево решений (DT)

Дерево решений - популярная и интуитивно понятная модель машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Они работают путем рекурсивного разбиения входного пространства на более мелкие подмножества на основе значений входных объектов.

Применение:

  • Деревья решений могут использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.
  • Они могут фиксировать нелинейные взаимосвязи между предикторами и результатом.

Плюсы:

  • Интуитивно понятна и проста в интерпретации.
  • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.
  • Может фиксировать взаимодействия между предикторами.

Минусы:

  • Может быть подвержена переобучению, если дерево слишком глубокое или набор данных слишком мал.
  • Может плохо обобщаться на новые данные.
  • Может быть нестабильна и чувствительна к небольшим изменениям в данных.

Пример кода:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Create a Decision Tree object model = DecisionTreeClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Модель случайного леса (RF)

Случайные леса являются продолжением дерева решений, которые повышают их производительность и уменьшают склонность к перенастройке. Они работают путем построения ансамбля деревьев решений на случайных подмножествах данных и объединения их прогнозов.

Применение:

  • Случайные леса могут использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.
  • Они устойчивы к выбросам и зашумлённым данным.

Плюсы:

  • Может фиксировать нелинейные взаимосвязи между предикторами и результатом.
  • Может обрабатывать данные большой размерности.
  • Как правило, хорошо справляются с широким спектром задач.

Минусы:

  • Обучение и оценка могут быть дорогостоящими с точки зрения вычислений.
  • Может быть трудно интерпретировать и понять, как модель делает свои прогнозы.
  • Может плохо работать с сильно коррелированными предикторами.

Пример кода:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Create a Random Forest object model = RandomForestClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Метод опорных векторов (SVM)

Методы опорных векторов - это мощный класс алгоритмов, которые могут быть использованы как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они направлены на поиск наилучшей разделяющей гиперплоскости между двумя классами данных, где гиперплоскость выбирается таким образом, чтобы максимизировать разрыв между двумя классами.

Применение:

  • SVM может использоваться как для задач бинарной, так и для многоклассовой классификации.
  • Они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.
  • Они особенно эффективны, когда данные имеют высокую размерность.

Плюсы:

  • SVM, как правило, хорошо справляется с широким спектром задач, особенно когда данные можно разделить.
  • Они могут обрабатывать данные большой размерности.
  • Использование ядер позволяет SVM улавливать сложные нелинейные взаимосвязи между предикторами и результатом.

Минусы:

  • SVM может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений для обучения и оценки, особенно с большими наборами данных.
  • Выбор функции ядра и гиперпараметров может значительно повлиять на производительность модели.
  • SVM может плохо работать с сильно несбалансированными наборами данных.

Пример кода:

from sklearn.svm import SVC # Create an SVM model with a linear kernel model = SVC(kernel='linear') # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the binary outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Наивный байесовский классификатор (NB)

Наивный байесовский классификатор - это вероятностная модель машинного обучения, основанная на теореме Байеса. Это работает, предполагая, что входные объекты условно независимы с учётом переменной класса, и используя это предположение для вычисления вероятности каждого класса с учетом входных объектов.

Применение:

  • Наивный байесовский классификатор может быть использован как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Это особенно полезно для классификации текста и фильтрации нежелательной почты.

Плюсы:

  • Прост и легкодоступен в реализации.
  • Может обрабатывать данные большой размерности.
  • Может хорошо работать с небольшими наборами данных.

Минусы:

  • Предполагается, что входные объекты условно независимы с учётом переменной класса, что может быть неверно на практике.
  • Может не сработать должным образом, если будет нарушено предположение о независимости.
  • Может быть чувствителен к выбору априорных вероятностей.

Пример кода:

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # Create a Gaussian Naive Bayes model model = GaussianNB() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the binary outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

K-Ближайшие соседи (KNN)

Применение:

  • KNN может использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Он может обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.

Плюсы:

  • Простой и легкодоступный в реализации.
  • Может фиксировать нелинейные взаимосвязи между предикторами и результатом.
  • Может хорошо работать с небольшими наборами данных.

Минусы:

  • Обучение и оценка могут быть дорогостоящими с точки зрения вычислений.
  • Может плохо работать с данными высокой размерности.
  • Может быть чувствителен к выбору K и метрики расстояния.

Пример кода:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Create a KNN model model = KNeighborsClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the binary outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

AdaBoost

AdaBoost - это метод коллективного обучения, который работает путём итеративного обучения слабых классификаторов на разных подмножествах данных и объединения их прогнозов в окончательный сильный классификатор.

Применение:

  • AdaBoost может использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Он может обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.

Плюсы:

  • Может обрабатывать данные большой размерности.
  • Как правило, хорошо справляется с широким спектром задач.
  • Может быть менее подвержен переобучению, чем отдельные слабые классификаторы.

Минусы:

  • Обучение и оценка могут быть дорогостоящими с точки зрения вычислений.
  • Может быть чувствителен к зашумлённым данным и выбросам.
  • Может плохо работать с сильно коррелированными предикторами.

Пример кода:

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # Create an AdaBoost model model = AdaBoostClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the binary outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

XGBoost

XGBoost - это метод коллективного обучения, который использует градиентное повышение для итеративного обучения деревьев решений на различных подмножествах данных и объединения их прогнозов в окончательный строгий классификатор.

Применение:

  • XGBoost можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Он может обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.

Плюсы:

  • Как правило, хорошо справляется с широким спектром задач.
  • Может обрабатывать данные большой размерности.
  • Может быть менее подвержен переоснащению, чем отдельные деревья решений.

Минусы:

  • Обучение и оценка могут быть дорогостоящими с точки зрения вычислений.
  • Может быть чувствителен к зашумлённым данным и выбросам.
  • Может плохо работать с сильно коррелированными предикторами.

Пример кода:

import xgboost as xgb # Create a XGBoost model model = xgb.XGBClassifier() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Predict the binary outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Искусственные нейронные сети (ANN)

Искусственные нейронные сети - это модели машинного обучения, которые основаны на структуре и функциях человеческого мозга. Они состоят из слоёв взаимосвязанных узлов (нейронов), которые могут научиться сопоставлять входные данные с выходными с помощью процесса, называемого обучением.

Применение:

  • ANN может использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии.
  • Они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные предикторы.

Плюсы:

  • Может фиксировать сложные и нелинейные взаимосвязи между предикторами и результатом.
  • Как правило, хорошо справляются с широким спектром задач.
  • Может обрабатывать данные большой размерности.

Минусы:

  • Обучение и оценка могут быть дорогостоящими с точки зрения вычислений.
  • Может быть чувствителен к выбору сетевой архитектуры и гиперпараметров.
  • Может плохо работать с небольшими наборами данных.

Пример кода:

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # Create a neural network model with one hidden layer model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile the model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Fit the model to the data model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32) # Predict the outcome variable for new input data y_pred = model.predict(X_new)

Заключение

В этой статье мы обсудили некоторые из наиболее популярных моделей машинного обучения, используемых для задач классификации и регрессии. Каждая модель имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор модели для использования зависит от конкретной проблемы и характеристик данных. Понимая плюсы и минусы каждой модели, мы можем выбрать наиболее подходящую для нашей задачи и оптимизировать её производительность путём тщательной настройки гиперпараметров и разработки функциональных возможностей.

Статья была взята из этого источника:

Изучение различных моделей машинного обучения…
Изучение различных моделей машинного обучения (MLM): применение, плюсы и минусы Вступление Модели…
uproger.com
65 показов
1.6K открытий
0
Комментарии
Написать комментарий...
-3 комментариев
Раскрывать всегда