Regressioonikoolituse ja testimise klassifikaatori paigaldamine on tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas ülioluline. Regressiooni esmane eesmärk on ennustada sisendtunnuste põhjal pidevaid arvväärtusi. Siiski on stsenaariume, kus peame pidevate väärtuste ennustamise asemel liigitama andmed diskreetsetesse kategooriatesse. Sellistel juhtudel muutub klassifikaatori paigaldamine hädavajalikuks.
Regressioonitreeningu ja -testimise klassifikaatori sobitamise eesmärk on muuta regressiooniprobleem klassifitseerimisprobleemiks. Seda tehes saame regressiooniülesande lahendamiseks kasutada klassifitseerimisalgoritmide jõudu. See lähenemisviis võimaldab meil kasutada laia valikut klassifikaatoreid, mis on spetsiaalselt loodud klassifitseerimisprobleemide lahendamiseks.
Üks levinud tehnika regressiooni klassifikaatori sobitamiseks on pideva väljundmuutuja diskretiseerimine eelnevalt määratletud kategooriate komplekti. Näiteks kui ennustame eluaseme hindu, saame jagada hinnavahemiku sellistesse kategooriatesse nagu "madal", "keskmine" ja "kõrge". Seejärel saame koolitada klassifikaatorit, et ennustada neid kategooriaid sisendfunktsioonide, näiteks ruumide arvu, asukoha ja ruutmeetrite põhjal.
Klassifikaatori sobitamisega saame ära kasutada erinevaid klassifitseerimisalgoritme, nagu otsustuspuud, juhuslikud metsad, tugivektorimasinad ja närvivõrgud. Need algoritmid on võimelised käsitlema keerulisi seoseid sisendfunktsioonide ja sihtmuutuja vahel. Nad saavad täpsete prognooside tegemiseks õppida andmetes leiduvaid otsustuspiire ja mustreid.
Lisaks võimaldab klassifikaatori paigaldamine regressioonikoolitusse ja testimisse hinnata regressioonimudeli toimivust klassifitseerimiskontekstis. Saame kasutada väljakujunenud hindamismõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1-skoor, et hinnata, kui hästi regressioonimudel toimib, kui seda käsitleda klassifikaatorina.
Lisaks annab klassifikaatori paigaldamine regressioonikoolitusse ja testimisse didaktilist väärtust. See aitab meil uurida regressiooniprobleemide lahendamise erinevaid vaatenurki ja lähenemisviise. Vaadeldes probleemi klassifitseerimisülesandena, saame ülevaate andmete aluseks olevatest mustritest ja seostest. See laiem perspektiiv suurendab meie arusaamist andmetest ja võib viia uuenduslike lahenduste ja funktsioonide inseneritehnikateni.
Et illustreerida klassifikaatori sobitamise eesmärki regressioonitreeningul ja testimisel, vaatleme näidet. Oletame, et meil on andmestik, mis sisaldab teavet õpilaste soorituste kohta, sealhulgas selliseid funktsioone nagu õppetunnid, kohalolek ja eelmised hinded. Sihtmuutuja on lõpueksami punktisumma, mis on pidev väärtus. Kui tahame ennustada, kas üliõpilane sooritab eksami sooritamise või läbikukkumise oma lõpueksami hinde põhjal, saame sobitada klassifikaatori, jagades hinded kahte kategooriasse: "sobib" ja "ei õnnestunud". Seejärel saame koolitada klassifikaatorit, kasutades sisendfunktsioone, et ennustada läbimise/ebaõnnestumise tulemust.
Klassifikaatori sobitamine regressioonikoolituses ja testimises võimaldab meil muuta regressiooniprobleemi klassifitseerimisprobleemiks. See võimaldab meil kasutada klassifitseerimisalgoritmide võimsust, hinnata regressioonimudeli toimivust klassifitseerimiskontekstis ja saada andmetest laiemalt aru. Selline lähenemine annab väärtusliku vaatenurga ja avab regressiooniprobleemide lahendamiseks uusi võimalusi.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/MLP masinõpe Pythoniga:
- Mis on tugivektori masin (SVM)?
- Kas K lähimate naabrite algoritm sobib hästi koolitatavate masinõppemudelite loomiseks?
- Kas SVM-i treeningalgoritmi kasutatakse tavaliselt binaarse lineaarse klassifikaatorina?
- Kas regressioonialgoritmid saavad töötada pidevate andmetega?
- Kas lineaarne regressioon sobib skaleerimiseks eriti hästi?
- Kuidas tähendab dünaamilise ribalaiuse nihutamine ribalaiuse parameetrit adaptiivselt vastavalt andmepunktide tihedusele?
- Mis on funktsioonikomplektidele kaalu määramise eesmärk keskmise nihke dünaamilise ribalaiuse rakendamisel?
- Kuidas määratakse uus raadiuse väärtus keskmise nihke dünaamilise ribalaiuse lähenemisviisis?
- Kuidas saab keskmise nihke dünaamilise ribalaiuse lähenemisviisi abil õigesti leida tsentroidid ilma raadiust kõvasti kodeerimata?
- Mis on fikseeritud raadiuse kasutamise piirang keskmise nihke algoritmis?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/MLP masinõppes Pythoniga