Искусственный интеллект. Машинное обучение
Шрифт:
Для смягчения проблемы переобучения и улучшения обобщающей способности деревьев решений используются ансамблированные методы, такие как случайный лес и градиентный бустинг. Случайный лес объединяет несколько деревьев решений и усредняет их предсказания, что позволяет получить более стабильные результаты. С другой стороны, градиентный бустинг обучает последовательность деревьев, каждое из которых исправляет ошибки предыдущего, что приводит к улучшению качества модели. Эти методы имеют большую обобщающую способность и стабильность по сравнению с отдельными деревьями решений, но их сложнее
Пример 1
Задача:
Представим, что у нас есть набор данных, содержащий информацию о клиентах банка, включая их возраст, доход, семейное положение и другие характеристики. Наша задача состоит в том, чтобы на основе этих данных предсказать, совершит ли клиент депозит в банке или нет.
Ход решения:
1. Загрузка данных: Сначала мы загрузим данные о клиентах банка, чтобы начать анализ.
2. Предварительный анализ данных: Проведем предварительный анализ данных, чтобы понять структуру набора данных, распределение признаков и наличие пропущенных значений.
3. Подготовка данных: Выполним предварительную обработку данных, такую как кодирование категориальных признаков, заполнение пропущенных значений и масштабирование признаков.
4. Разделение данных: Разделим данные на обучающий и тестовый наборы. Обучающий набор будет использоваться для обучения модели, а тестовый – для ее оценки.
5. Обучение модели: Обучим модель на обучающем наборе данных, используя метод SVM.
6. Оценка модели: Оценим качество модели на тестовом наборе данных, используя метрики, такие как точность, полнота и F1-мера.
Пример кода:
```python
# Импорт библиотек
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.datasets import load_bank_dataset
# Загрузка данных о клиентах банка
data = load_bank_dataset
X = data.drop(columns=['deposit'])
y = data['deposit']
# Предварительный анализ данных
print(X.head)
print(X.info)
# Подготовка данных
X = pd.get_dummies(X)
X.fillna(X.mean, inplace=True)
scaler = StandardScaler
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Обучение модели SVM
svm_classifier = SVC(kernel='rbf', random_state=42)
svm_classifier.fit(X_train, y_train)
# Оценка модели
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
Это пример кода, который загружает данные о клиентах банка, обрабатывает их, разделяет на обучающий и тестовый наборы, обучает модель SVM и оценивает ее производительность на тестовом наборе данных.
2.
Задачи регрессии направлены на прогнозирование непрерывных значений целевой переменной на основе входных данных. Некоторые популярные методы решения задач регрессии включают в себя:
– Линейная регрессия
– Регрессия на основе деревьев (например, случайный лес)
– Градиентный бустинг
Рассмотрим их подробнее.
Линейная регрессия
Линейная регрессия – это классический метод в машинном обучении, который применяется для анализа и предсказания взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Одним из ключевых предположений линейной регрессии является линейная зависимость между признаками и целевой переменной. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные параметры модели (коэффициенты), которые минимизируют сумму квадратов разностей между фактическими значениями зависимой переменной и предсказанными значениями, полученными с использованием линейной функции.
Преимущества линейной регрессии заключаются в ее простоте и интерпретируемости. Этот метод хорошо подходит для понимания влияния каждого признака на целевую переменную и выявления силы и направления этих взаимосвязей. Однако линейная регрессия также имеет свои ограничения, например, она предполагает линейность и постоянство отношений между переменными, что может быть неприменимо в случае сложных нелинейных зависимостей.
Выбор функции потерь и метода оптимизации в линейной регрессии играет важную роль в успешном построении модели. Функция потерь определяет, как будут оцениваться различия между фактическими и предсказанными значениями. Одной из наиболее распространенных функций потерь является среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE), которая минимизирует сумму квадратов разностей между фактическими и предсказанными значениями. Другие функции потерь также могут использоваться в зависимости от конкретной задачи, например, абсолютное отклонение (Mean Absolute Error, MAE) или квантильная регрессия.
Метод наименьших квадратов (OLS) – это классический метод оптимизации, применяемый в линейной регрессии. Он ищет оптимальные значения параметров модели, минимизируя сумму квадратов разностей между фактическими и предсказанными значениями целевой переменной. Однако OLS имеет аналитическое решение только для простых линейных моделей. При использовании сложных моделей или больших объемов данных метод наименьших квадратов может столкнуться с проблемами вычислительной сложности или переобучения.
Метод градиентного спуска – это итерационный метод оптимизации, который эффективно применяется в случае сложных моделей и больших объемов данных. Он основан на идее минимизации функции потерь, используя градиент функции потерь по отношению к параметрам модели. Градиентный спуск обновляет параметры модели на каждой итерации, двигаясь в направлении, противоположном градиенту функции потерь, с тем чтобы достичь минимума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто удовлетворительное значение функции потерь или пока не будут выполнены другие критерии останова.