Методы реализации ИАД на языке программирования python.
Матрица ошибок (Confusion matrix):
Матрица ошибок — это способ разбить объекты на четыре категории в зависимости от комбинации истинного ответа и ответа алгоритма.
Основные термины:
• TPTP — истино-положительное решение;
• TNTN — истино-отрицательное решение;
• FPFP — ложно-положительное решение (Ошибка первого рода);
• FNFN — ложно-отрицательное решение (Ошибка второго рода).
В sklearn есть удобная функция sklearn.metrics.classification_report, возвращающая recall, precision и F-меру для каждого из классов, а также количество экземпляров каждого класса.
Логистическая регрессия:
Логистическая регрессия является частным случаем линейного классификатора, но она обладает хорошим "умением" – прогнозировать вероятность отнесения наблюдения к классу. Таким образом, результат логистической регрессии всегда находится в интервале [0, 1].
Машина опорных векторов:
Основная идея метода — перевод исходных векторов в пространство более высокой размерности и поиск разделяющей гиперплоскости с максимальным зазором в этом пространстве. Две параллельных гиперплоскости строятся по обеим сторонам гиперплоскости, разделяющей классы. Разделяющей гиперплоскостью будет гиперплоскость, максимизирующая расстояние до двух параллельных гиперплоскостей. Алгоритм работает в предположении, что чем больше разница или расстояние между этими параллельными гиперплоскостями, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
|
|
|
На практике случаи, когда данные можно разделить гиперплоскостью, довольно редки. В этом случае поступают так: все элементы обучающей выборки вкладываются в пространство X более высокой размерности, так, чтобы выборка была линейно разделима.
Деревья решений:
Деревья решений используются в повседневной жизни в самых разных областях человеческой деятельности.
До внедрения масштабируемых алгоритмов машинного обучения в банковской сфере задача кредитного скоринга решалась экспертами.
Дерево решений как алгоритм машинного обучения – по сути то же самое. Огромное преимущество деревьев решений в том, что они легко интерпретируемы, понятны человеку.
В основе популярных алгоритмов построения дерева решений лежит принцип жадной максимизации прироста информации – на каждом шаге выбирается тот признак, при разделении по которому прирост информации оказывается наибольшим. Дальше процедура повторяется рекурсивно, пока энтропия не окажется равной нулю или какой-то малой величине (если дерево не подгоняется идеально под обучающую выборку во избежание переобучения)
Метод ближайших соседей:
Метод ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) — тоже очень популярный метод классификации, также иногда используемый в задачах регрессии. Это, наравне с деревом решений, один из самых понятных подходов к классификации. На уровне интуиции суть метода такова: посмотри на соседей, какие преобладают, таков и ты. Формально основой метода является гипотеза компактности: если метрика расстояния между примерами введена достаточно удачно, то схожие примеры гораздо чаще лежат в одном классе, чем в разных.
|
|
|
Для классификации каждого из объектов тестовой выборки необходимо последовательно выполнить следующие операции:
• Вычислить расстояние до каждого из объектов обучающей выборки
• Отобрать k объектов обучающей выборки, расстояние до которых минимально
• Класс классифицируемого объекта — это класс, наиболее часто встречающийся среди k ближайших соседей
Под задачу регрессии метод адаптируется довольно легко – на 3 шаге возвращается не метка, а число – среднее (или медианное) значение целевого признака среди соседей.
Примечательное свойство такого подхода – его ленивость. Это значит, что вычисления начинаются только в момент классификации тестового примера, а заранее, только при наличии обучающих примеров, никакая модель не строится. В этом отличие, например, от ранее рассмотренного дерева решений, где сначала на основе обучающей выборки строится дерево, а потом относительно быстро происходит классификация тестовых примеров.
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 165; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!