ML для новичков: Глоссарий, без которого ты не разберёшься - стр. 7

Сравнение алгоритмов

Выбор подходящего алгоритма зависит от характера задачи и структуры ваших данных. Линейная регрессия и логистическая регрессия подходят для простых задач и могут быть интерпретируемыми, в то время как деревья решений и метод опорных векторов обеспечивают более высокую точность на сложных данных. При этом деревья решений могут предлагать простоту интерпретации, а метод опорных векторов обеспечивать лучшую производительность в условиях высокой размерности.

Практические советы по выбору алгоритмов

1. Изучите данные: Перед выбором алгоритма проанализируйте данные. Если вы работаете с линейно распределёнными данными, линейная регрессия может быть отличным выбором. Для сложных зависимостей лучше подойдут метод опорных векторов или деревья решений.

..

2. Проведите кросс-валидацию: Для оценки производительности выбранного алгоритма используйте технику кросс-валидации. Это поможет предотвратить переобучение.

3. Используйте стандартное масштабирование данных: Для алгоритмов, чувствительных к масштабированию (например, метод опорных векторов), нормализация или стандартизация данных критически важна.

4. Проверяйте результаты: Оцените метрики, такие как точность, полнота и F1-меры, чтобы определить, насколько хорошо ваш алгоритм работает на тестовых данных. Если модель не справляется, рассмотрите возможность использования более сложных методов, таких как ансамбли алгоритмов (например, случайный лес).

Заключение

Алгоритмы обучения с учителем предоставляют мощные инструменты для решения различных задач, от регрессии до классификации. Понимание основных принципов работы каждого алгоритма и условий их применения поможет вам сделать более обоснованный выбор при разработке моделей машинного обучения. Владение знанием о различных алгоритмах и их особенностях является важным шагом на пути к успешной реализации проектов в области машинного обучения.

В данной главе мы подробно рассмотрим, как алгоритмы машинного обучения работают с обучающим набором данных и как правильная подготовка этих данных влияет на производительность моделей. Прочитав эту главу, вы получите представление о процессе подготовки данных, их взаимодействии с алгоритмами и научитесь применять конкретные методы, которые помогут вам добиться лучших результатов.

Подготовка обучающего набора данных

Перед тем как алгоритм начнёт свою работу, необходимо подготовить обучающий набор данных. Процесс подготовки включает в себя несколько этапов: сбор данных, очистка, преобразование и разбиение набора данных на обучающую и тестовую выборки. Проблемы, возникающие на любом из этих этапов, могут существенно снизить эффективность модели.

Сбор данных – это первый и ключевой шаг, от которого зависит качество вашего обучающего набора. Есть несколько источников данных: открытые наборы данных, полученные через программный интерфейс, анкетирование, а также данные, собранные с помощью веб-сканирования. Например, для задачи классификации изображений можно использовать набор CIFAR-10, который содержит 60,000 цветных изображений размером 32x32 в 10 классах.

После того как данные собраны, следует очистка данных. Она включает в себя устранение дубликатов, обработку пропусков и исправление ошибок в данных. Например, если в наборе данных, содержащем информацию о покупках, есть записи с отсутствующими значениями для признака «цена», это может вызвать путаницу при обучении модели. Обычно такие записи удаляются или заполняются средним значением, медианой или с использованием других современных подходов, таких как интерполяция.