Падбор класіфікатара ў рэгрэсійным навучанні і тэсціраванні служыць важнай мэты ў галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання. Асноўная мэта рэгрэсіі - прагназаваць бесперапынныя лікавыя значэнні на аснове ўваходных характарыстык. Аднак бываюць сітуацыі, калі нам трэба класіфікаваць даныя па асобных катэгорыях, а не прагназаваць бесперапынныя значэнні. У такіх выпадках неабходна ўсталяваць класіфікатар.
Мэта ўстаноўкі класіфікатара ў рэгрэсіўным навучанні і тэсціраванні - ператварыць праблему рэгрэсіі ў праблему класіфікацыі. Робячы гэта, мы можам выкарыстоўваць моц алгарытмаў класіфікацыі для вырашэння задачы рэгрэсіі. Такі падыход дазваляе нам выкарыстоўваць шырокі спектр класіфікатараў, якія спецыяльна распрацаваны для вырашэння праблем класіфікацыі.
Адным з распаўсюджаных метадаў падганяння класіфікатара ў рэгрэсіі з'яўляецца дыскрэтізацыя бесперапыннай выходнай зменнай у набор загадзя вызначаных катэгорый. Напрыклад, калі мы прагназуем цэны на жыллё, мы можам падзяліць дыяпазон коштаў на такія катэгорыі, як "нізкія", "сярэднія" і "высокія". Затым мы можам навучыць класіфікатар прагназаваць гэтыя катэгорыі на аснове ўваходных характарыстык, такіх як колькасць пакояў, размяшчэнне і квадратныя метры.
Падабраўшы класіфікатар, мы можам скарыстацца перавагамі розных алгарытмаў класіфікацыі, такіх як дрэвы рашэнняў, выпадковыя лясы, машыны апорных вектараў і нейронавыя сеткі. Гэтыя алгарытмы здольныя апрацоўваць складаныя адносіны паміж уваходнымі функцыямі і мэтавай зменнай. Яны могуць вывучаць межы прыняцця рашэнняў і заканамернасці ў дадзеных, каб рабіць дакладныя прагнозы.
Больш за тое, усталяванне класіфікатара ў рэгрэсійным навучанні і тэсціраванні дазваляе нам ацаніць прадукцыйнасць рэгрэсійнай мадэлі ў кантэксце класіфікацыі. Мы можам выкарыстоўваць добра зарэкамендавалі сябе ацэначныя паказчыкі, такія як дакладнасць, дакладнасць, запамінальнасць і адзнака F1, каб ацаніць, наколькі добра працуе рэгрэсійная мадэль, калі разглядаць яе як класіфікатар.
Акрамя таго, усталяванне класіфікатара ў рэгрэсіўным навучанні і тэсціраванні забяспечвае дыдактычную каштоўнасць. Гэта дапамагае нам даследаваць розныя пункты гледжання і падыходы да вырашэння праблем рэгрэсіі. Разглядаючы праблему як задачу класіфікацыі, мы можам атрымаць уяўленне аб асноўных заканамернасцях і ўзаемасувязях у дадзеных. Гэтая больш шырокая перспектыва паляпшае наша разуменне даных і можа прывесці да інавацыйных рашэнняў і метадаў распрацоўкі функцый.
Каб праілюстраваць мэту прыстасавання класіфікатара да рэгрэсіўнага навучання і тэсціравання, давайце разгледзім прыклад. Выкажам здагадку, што ў нас ёсць набор даных, які змяшчае інфармацыю аб паспяховасці студэнтаў, уключаючы такія функцыі, як навучальныя гадзіны, наведвальнасць і папярэднія адзнакі. Мэтавая зменная - выніковы вынік экзамену, які з'яўляецца бесперапынным значэннем. Калі мы хочам прадказаць, здасць ці не здасць студэнт на аснове выніковага бала іспыту, мы можам падагнаць класіфікатар, падзяліўшы балы на дзве катэгорыі: "прайшло" і "не прайшло". Затым мы можам навучыць класіфікатар з дапамогай функцый уводу, каб прагназаваць вынік "прайшоў/не прайшоў".
Усталёўка класіфікатара ў рэгрэсійным навучанні і тэсціраванні дазваляе нам ператварыць задачу рэгрэсіі ў праблему класіфікацыі. Гэта дазваляе нам выкарыстоўваць магчымасці алгарытмаў класіфікацыі, ацэньваць прадукцыйнасць рэгрэсійнай мадэлі ў кантэксце класіфікацыі і атрымаць больш шырокае разуменне даных. Такі падыход дае каштоўную перспектыву і адкрывае новыя магчымасці для вырашэння задач рэгрэсіі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/MLP Машыннае навучанне з Python:
- Што такое машына апорнага вектара (SVM)?
- Ці добра падыходзіць алгарытм K бліжэйшых суседзяў для стварэння мадэляў машыннага навучання, якія можна навучыць?
- Ці звычайна алгарытм навучання SVM выкарыстоўваецца ў якасці двайковага лінейнага класіфікатара?
- Ці могуць алгарытмы рэгрэсіі працаваць з бесперапыннымі дадзенымі?
- Лінейная рэгрэсія асабліва добра падыходзіць для маштабавання?
- Як дынамічная прапускная здольнасць са зрушэннем сярэдняга значэння адаптыўна наладжвае параметр паласы прапускання на аснове шчыльнасці кропак даных?
- Якая мэта прысваення вагі наборам функцый у рэалізацыі дынамічнай паласы прапускання сярэдняга зруху?
- Як вызначаецца новае значэнне радыуса ў падыходзе да дынамічнай прапускной здольнасці сярэдняга зруху?
- Як падыход дынамічнай прапускной здольнасці сярэдняга зруху апрацоўвае правільны пошук цэнтраідаў без жорсткага кадавання радыуса?
- Якое абмежаванне выкарыстання фіксаванага радыуса ў алгарытме сярэдняга зруху?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/MLP Machine Learning with Python