«Машинное обучение — это научное исследование алгоритмов и статистических моделей для выполнения задачи с использованием выводов вместо инструкций».
Алгоритмы машинного обучения являются важной частью науки о данных, позволяя нам делать прогнозы и понимать сложные наборы данных. В этом руководстве мы рассмотрим 10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным.
1. K-ближайшие соседи (KNN)
KNN — это простой, но мощный алгоритм классификации, который использует близость точек данных для определения принадлежности к классу. Он работает, идентифицируя K точек данных, которые находятся ближе всего к рассматриваемой точке данных, а затем назначая точку данных классу, который наиболее представлен среди этих K точек.
Ключевые особенности KNN включают в себя:
· Простота реализации и понимания
· Может использоваться как для классификации, так и для регрессии
· Гибкость, так как количество ближайших соседей (K) можно регулировать
Реальным примером KNN в действии является кредитный скоринг, где его можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заявителя по кредиту.
2. Деревья решений
Деревья решений — это тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они работают, создавая древовидную структуру, которая разбивает данные на все более мелкие подмножества на основе определенных правил или условий. Окончательные разбиения приводят к прогнозам или классификациям для каждой точки данных.
Ключевые особенности деревьев решений включают в себя:
· Легко понять и интерпретировать
· Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные
· Может обрабатывать несколько функций ввода
Реальным примером деревьев решений в действии является медицинская диагностика, где их можно использовать для определения наиболее вероятной причины симптомов пациента на основе его истории болезни и результатов анализов.
3. Машины опорных векторов (SVM)
SVM — это тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они работают, находя гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет разные классы. Затем точки данных классифицируются в зависимости от того, на какую сторону гиперплоскости они попадают.
Ключевые особенности SVM включают в себя:
· Может обрабатывать многомерные данные
· Эффективен в случаях, когда существует четкая граница разделения между классами
· Может быть ядром для обработки нелинейных границ
Реальным примером SVM в действии является распознавание лиц, где их можно использовать для классификации разных лиц на основе таких признаков, как форма глаз и носа.
4. Наивный Байес
Наивный байесовский алгоритм — это простой, но мощный алгоритм классификации, использующий теорему Байеса для прогнозирования. Он предполагает, что все входные признаки независимы друг от друга, что делает его «наивным», но также позволяет делать быстрые и точные прогнозы.
Ключевые особенности Наивного Байеса включают в себя:
· Простота и удобство реализации
· Быстро и эффективно
· Может обрабатывать большое количество входных функций
Реальный пример Наивного Байеса в действии — обнаружение спама, где его можно использовать для классификации электронных писем как спама или нет на основе таких характеристик, как отправитель, строка темы и содержание электронного письма.
5. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это простой и часто используемый статистический метод для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он предполагает, что взаимосвязь между переменными является линейной, и использует это предположение для прогнозирования зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Ключевые особенности линейной регрессии включают в себя:
· Простота и удобство реализации
· Может обрабатывать несколько независимых переменных
· Может быть расширен для включения регуляризации для предотвращения переобучения
Реальным примером линейной регрессии в действии является прогнозирование цен на акции, где ее можно использовать для моделирования взаимосвязи между ценой акций компании и такими факторами, как ее прибыль и рыночные условия.
6. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это вариант линейной регрессии, который используется для задач классификации. Он работает, используя те же основные предположения, что и линейная регрессия, но вместо прогнозирования непрерывного результата он предсказывает вероятность того, что данный вход принадлежит определенному классу.
Ключевые особенности логистической регрессии включают в себя:
· Может обрабатывать несколько функций ввода
· Может выводить вероятности, что позволяет лучше понять данные
· Можно упорядочить для предотвращения переобучения
Реальным примером логистической регрессии в действии является кредитный скоринг, где его можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заявителя по кредиту на основе таких факторов, как его кредитная история и доход.
7. Искусственные нейронные сети (ИНС)
Искусственные нейронные сети, также известные как нейронные сети или сети глубокого обучения, представляют собой тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных «нейронов», которые обрабатывают и преобразуют входные данные для получения выходных данных.
Ключевые особенности ИНС включают в себя:
· Может работать со сложными, нелинейными отношениями между переменными
· Может учиться и адаптироваться к новым данным с течением времени
· Может обрабатывать большое количество входных функций
Реальным примером ИНС в действии является распознавание изображений, где их можно использовать для классификации изображений на основе их содержимого.
8. Случайный лес
Случайный лес — это ансамблевый алгоритм обучения, который использует несколько деревьев решений для прогнозирования. Он работает путем обучения нескольких деревьев решений на случайных подмножествах данных, а затем объединения их прогнозов для получения окончательного прогноза. Этот подход может повысить точность и стабильность прогнозов по сравнению с использованием одного дерева решений.
Ключевые особенности случайного леса включают в себя:
· Может решать задачи как классификации, так и регрессии
· Может обрабатывать большое количество входных функций
· Устойчивость к переоснащению
Реальным примером случайного леса в действии является обнаружение мошенничества, где его можно использовать для выявления подозрительной активности в наборе данных финансовых транзакций.
9. Усиление градиента
Повышение градиента — это еще один алгоритм ансамблевого обучения, который использует несколько «слабых» учеников для прогнозирования. Он работает путем последовательного обучения слабых учеников, когда каждый последующий ученик пытается исправить ошибки, допущенные предыдущим учеником. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет сделан удовлетворительный прогноз.
Повышение градиента включает в себя:
· Может решать задачи как классификации, так и регрессии
· Может обрабатывать большое количество входных функций
· Может достигать высокой точности прогнозов
Реальным примером повышения градиента в действии является прогнозирование оттока клиентов, где его можно использовать для выявления клиентов, которые, вероятно, перестанут использовать продукты или услуги компании.
10. Кластеризация
Кластеризация — это тип алгоритма обучения без учителя, который используется для группировки точек данных в кластеры на основе их сходства. Алгоритм работает путем разделения данных на кластеры таким образом, что точки данных внутри кластера больше похожи друг на друга, чем на точки данных в других кластерах.
К основным особенностям кластеризации относятся:
· Может обрабатывать большое количество входных функций
· Может идентифицировать основные шаблоны и структуры в данных
· Может использоваться для исследования и визуализации данных
Реальным примером кластеризации в действии является сегментация рынка, где ее можно использовать для группировки клиентов в разные сегменты на основе их поведения и характеристик.
Хорошо, давайте завершим это! Если вы специалист по данным, вам необходимо знать эти 10 лучших алгоритмов машинного обучения: K-ближайшие соседи, деревья решений, машины опорных векторов, наивный байесовский метод, линейная регрессия, логистическая регрессия, искусственные нейронные сети, случайный лес, повышение градиента, и кластеризация. Это действительно мощные инструменты для прогнозирования вещей и понимания данных. Так что, если вы еще не знакомы с ними, вам обязательно нужно их проверить.
Но не верьте нам на слово — попробуйте сами реализовать эти алгоритмы и убедитесь, насколько они круты. Приятного обучения!
И если вы хотите узнать еще больше о машинном обучении и науке о данных, обязательно подпишитесь на меня на Medium. Я делюсь всевозможными замечательными идеями и советами о том, как получить максимальную отдачу от ваших данных. Так что не ждите — начните подписываться на меня на Medium сегодня и станьте профессионалом в области обработки данных!
Дополнительную информацию см. на этих замечательных ресурсах:
· K-ближайшие соседи (KNN): Распознавание образов и машинное обучение Кристофера Бишопа (https://www.springer.com/gp/book/9780387310732)
· Деревья принятия решений: Элементы статистического обучения Тревора Хасти, Роберта Тибширани и Джерома Фридмана (https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/)
· Машины опорных векторов (SVM): scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html)
· Наивный Байес: Классификация шаблонов Ричарда Дуды, Питера Харта и Дэвида Сторка (https://www.wiley.com/en-us/Pattern+Classification-p-9780471056690)
· Линейная регрессия: GeeksForGeeks (https://www.geeksforgeeks.org/ml-linear-regression/)
· Логистическая регрессия: Введение в обобщенные линейные модели Аннет Дж. Добсон и Адриан Г. Барнетт («https://www.crcpress.com/An-Introduction-to-Generalized-Linear-Models-Fourth-Edition/ Добсон-Барнетт/p/book/9781498727259")
· Искусственные нейронные сети (ИНС): ScienceDirect (https://www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/artificial-neural-network)
