ОСНОВЫ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

ОСНОВЫ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы публикации

Рубрика

Информационные технологии

Просмотры

78

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 35 (185), Сентябрь ‘24

Дата публикации 04.09.2024

Поделиться

Данная научная статья посвящена основам классификации данных с использованием алгоритмов машинного обучения. В статье рассматриваются основные типы классификационных алгоритмов, такие как логистическая регрессия, деревья решений и k-ближайших соседей. Также уделяется внимание метрикам оценки качества моделей и процессу предобработки данных.

Классификация данных — ключевая задача машинного обучения, которая заключается в присвоении объектов или наблюдений к определённым классам на основе их характеристик. Эта задача важна в таких областях, как медицинская диагностика, анализ изображений и текстов. Далее будут рассмотрены основные типы алгоритмов классификации.

Линейные модели являются основой многих методов машинного обучения и часто применяются в задачах классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. К линейным моделям относятся следующие две модели:

  1. Логистическая регрессия. Этот метод решает задачи бинарной классификации, предсказывая принадлежность объекта к одному из двух классов. Он использует логистическую функцию для вычисления вероятности принадлежности объекта к положительному классу на основе линейной комбинации признаков. Если вероятность превышает порог (обычно 0,5), объект классифицируется как положительный, иначе — как отрицательный.
  2. Линейный дискриминантный анализ (LDA). LDA ищет линейные комбинации признаков, которые наилучшим образом разделяют классы, максимизируя разделение между классами и минимизируя разброс внутри классов. Этот метод не только используется для классификации, но и для уменьшения размерности данных, что полезно при работе с высокоразмерными данными. LDA эффективен для данных с линейной структурой и когда количество объектов больше количества наблюдений.

Нелинейные модели используются для задач, в которых данные имеют более сложную структуру, которую линейные модели не в состоянии адекватно описать. Нелинейные модели включают в себя следующие три модели:

  1. Деревья решений. Деревья решений популярны благодаря своей простой интерпретации и способности работать с разными типами данных. Они строятся путем разделения данных на подмножества на основе признаков. Узлы дерева отражают решения, а листовые узлы — конечные классы. Преимущества включают работу с числовыми и категориальными данными и легкость визуализации. Недостаток — риск переобучения при глубоком дереве.
  2. k-ближайших соседей (k-NN). Алгоритм k-NN классифицирует объект по классу, преобладающему среди его k ближайших соседей в пространстве признаков. Важны выбор метрики расстояния (например, евклидова) и параметра k, определяющего количество соседей. Преимущества k-NN — простота и отсутствие необходимости в обучении модели, но он может быть медленным на больших наборах данных, так как требует вычисления расстояний до всех объектов обучающей выборки для каждого нового примера.

Более сложные модели используются для решения задач, в которых данные имеют сложную структуру и большую размерность. Сложные модели включают в себя следующие две модели:

  1. Случайный лес — это ансамблевый метод машинного обучения, который улучшает точность и стабильность модели путем объединения нескольких деревьев решений. В случайном лесу каждое дерево обучается на случайно выбранных подмножествах данных и признаков. Окончательное предсказание формируется через голосование всех деревьев. Этот подход позволяет случайному лесу эффективно справляться с задачами, где отдельные деревья могут быть подвержены переобучению. Благодаря ансамблевому подходу, случайный лес снижает вероятность переобучения и, как правило, обеспечивает более надежные и точные результаты.
  2. Метод опорных векторов (SVM) — это мощный метод классификации, который особенно эффективен для задач с небольшим количеством признаков и явно выраженными разделительными границами между классами. В основе SVM лежит поиск гиперплоскости, которая наилучшим образом разделяет классы. Когда данные не могут быть линейно разделены, SVM применяет ядровые функции для преобразования данных в пространство с большей размерностью, где классы становятся линейно разделимыми. Этот метод демонстрирует высокую точность и хорошо справляется с задачами, где данные имеют сложную структуру. Однако SVM может быть вычислительно затратным при работе с большими объемами данных.

Оценка качества классификационных моделей играет ключевую роль в машинном обучении, поскольку она помогает определить, насколько успешно модель справляется с поставленной задачей. Для этого используются следующие пять характеристик:

  1. Точность — это основная метрика, которая определяет долю верных предсказаний среди всех предсказанных значений. Однако точность может быть недостаточно информативной в ситуациях с несбалансированными классами, когда одна категория значительно преобладает.
  2. Матрица ошибок — это таблица, демонстрирующая количество корректных и некорректных классификаций для каждого из классов. Она предоставляет более полное представление о том, как модель распределяет объекты по классам, и служит основой для расчета других метрик, таких как точность, полнота и F1-мера.
  3. Точность отражает, какая доля примеров, классифицированных моделью как положительные, на самом деле являются положительными. Высокая точность особенно важна в задачах, где критично минимизировать количество ложноположительных результатов.
  4. Полнота показывает, какая доля истинно положительных примеров была правильно определена моделью. Высокая полнота важна в тех случаях, когда приоритетом является обнаружение всех положительных примеров, даже если это ведет к увеличению числа ложноположительных.
  5. F1-мера представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой, обеспечивая баланс между этими двумя метриками. Эта метрика полезна в ситуациях, когда необходим компромисс между точностью и полнотой, и важно учитывать обе характеристики.

Процесс обучения модели классификации включает несколько ключевых этапов, каждый из которых играет важную роль в достижении высокого качества предсказаний. Вот основные этапы:

  1. Предобработка данных. Перед использованием данных в модели их необходимо очистить и подготовить, удалив пропуски, нормализовав или стандартизировав числовые признаки, закодировав категориальные переменные и устранив выбросы. Это критически важно для повышения точности модели.
  2. Разделение данных. После предобработки данные делятся на обучающую и тестовую выборки. Обучающая используется для создания модели, тестовая — для оценки её качества. Валидационная выборка помогает настроить гиперпараметры.
  3. Обучение и настройка модели. Модель обучается на подготовленных данных, с возможной настройкой гиперпараметров, таких как глубина дерева или количество соседей в k-NN. Кросс-валидация используется для выбора оптимальных параметров.
  4. Оценка модели. На финальном этапе модель тестируется с использованием метрик, чтобы оценить её эффективность на новых данных.

Классификация данных является важным инструментом в машинном обучении, позволяющим автоматически распределять объекты по категориям. В статье рассмотрены основные алгоритмы классификации, метрики для оценки качества моделей и процесс обучения. Правильное понимание и применение этих методов помогают улучшить производительность моделей и обеспечить их успешное применение в различных областях.

Список литературы

  1. Вьюгин, В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В.В. Вьюгин. - М.: Изд–во МЦНМО, 2012. – 484 с.
  2. Педро, Д. Верховный алгоритм / Д. Педро. - М.: Изд–во МИФ, 2016. – 336 c.
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Остался последний день
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary
Публикация за 24 часа
Узнать подробнее
Акция
Cкидка 20% на размещение статьи, начиная со второй
Бонусная программа
Узнать подробнее