50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор Круио
Добро пожаловать в 30-й день вашего путешествия по изучению науки о данных! За последние недели мы рассмотрели широкий спектр тем: от статистики и Python до линейной регрессии, логистической регрессии и K-ближайших соседей. Сегодня мы углубляемся в увлекательный мир деревьев решений и случайных лесов — двух мощных методов решения задач классификации и регрессии.
Деревья решений предоставляют интерпретируемые модели, а случайные леса повышают способность прогнозирования за счет объединения нескольких деревьев решений.
На этом занятии мы рассмотрим деревья решений, случайные леса, их преимущества, реализацию и практическое применение. Давайте окунёмся в царство деревьев и лесов!
Введение в деревья решений
Деревья решений — это универсальный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для регрессии. Они принимают решения путем рекурсивного разделения набора данных на подмножества на основе наиболее важных функций. В результате получается древовидная структура, где каждый листовой узел представляет решение.
Ключевые понятия деревьев решений
- Узлы и ребра.Дерево решений состоит из узлов (внутренних и конечных узлов), соединенных ребрами. Каждый внутренний узел представляет решение, основанное на признаке, а каждый листовой узел представляет прогнозируемый класс или значение.
- Критерии разделения. Деревья решений используют разные критерии (например, примесь Джини, энтропию, среднеквадратическую ошибку), чтобы определить, как разделить данные в каждом узле.
- Обрезка. Обрезка включает в себя удаление ветвей дерева, чтобы предотвратить переобучение. Обрезанные деревья проще и понятнее.
Введение в случайные леса
Случайные леса — это метод ансамблевого обучения, который строит несколько деревьев решений и объединяет их прогнозы. Он предназначен для уменьшения переобучения и улучшения обобщения.
Ключевые понятия случайных лесов
- Агрегирование начальной загрузки (пакетирование):Случайные леса используют начальную загрузку для создания нескольких подмножеств обучающих данных. Каждое подмножество используется для обучения отдельного дерева решений.
- Случайный выбор функций. Каждое дерево решений в случайном лесу обучается на случайном подмножестве функций. Эта случайность уменьшает корреляцию между деревьями и увеличивает разнообразие.
- Механизм голосования. Для задач классификации случайные леса используют большинство голосов среди предсказаний отдельных деревьев. Для задач регрессии они усредняют прогнозы.
Реализация деревьев решений и случайных лесов
- Подготовка данных. Загрузите набор данных и выполните необходимую предварительную обработку данных, включая обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и разделение данных на обучающий и тестовый наборы.
- Создание модели — деревья решений: создайте экземпляр класса DecisionTreeClassifier для задач классификации или класса DecisionTreeRegressor для задач регрессии из библиотеки машинного обучения, такой как Scikit-learn.
- Обучение — деревья решений: адаптируйте модель дерева решений к данным обучения с помощью метода
.fit(). - Создание модели — случайные леса: создайте экземпляр класса RandomForestClassifier для задач классификации или класса RandomForestRegressor для задач регрессии.
- Обучение — случайные леса. Подгоните модель случайного леса к обучающим данным с помощью метода
.fit(). - Прогноз. Используйте обученные модели для прогнозирования тестовых данных с помощью метода
.predict(). - Оценка модели. Оцените эффективность моделей, используя соответствующие показатели, такие как точность классификации и среднеквадратическая ошибка регрессии.
Преимущества деревьев решений и случайных лесов
- Интерпретируемость.Деревья решений легко интерпретируются и визуализируются. Они дают представление о процессе принятия решений.
- Нелинейные связи. Деревья решений могут фиксировать нелинейные связи между функциями и целью.
- Эффект ансамбля. Случайные леса уменьшают переобучение и повышают прогностическую способность за счет комбинации нескольких деревьев решений.
Применение деревьев решений и случайных лесов
- Сегментация клиентов. Деревья решений можно использовать для сегментации клиентов на основе демографических или поведенческих особенностей.
- Кредитный скоринг. Деревья решений и случайные леса позволяют прогнозировать кредитоспособность путем анализа различных финансовых характеристик.
- Диагностика заболеваний. Деревья решений могут помочь в постановке медицинских диагнозов путем анализа симптомов пациента и его истории болезни.
- Классификация изображений. Случайные леса можно применять к задачам классификации изображений путем объединения прогнозов нескольких деревьев решений.
Заключение
На этом занятии мы рассмотрели концепции деревьев решений и случайных лесов — двух мощных методов машинного обучения. Мы обсудили ключевые концепции деревьев решений, включая узлы, ребра, критерии разделения и обрезку. Мы также представили случайные леса — ансамблевый метод, который повышает производительность прогнозирования за счет объединения нескольких деревьев решений.
Продолжая изучение данных, рассмотрите возможность применения деревьев решений и случайных лесов для различных задач классификации и регрессии, а также изучите, как ансамблевые методы, такие как случайные леса, могут улучшить производительность вашей модели.
Деревья решений и случайные леса — это ценные инструменты, которые обеспечивают как интерпретируемость, так и прогнозирующую силу, что делает их незаменимыми в вашем наборе инструментов машинного обучения. Мы продолжим изучать более интересные темы машинного обучения и анализа данных на следующих занятиях!
Бхупеш Сингх Ратхор — Портфолио
Следуйте за мной — LinkedIn | "YouTube"
