Контролируемое машинное обучение — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных наборах данных, что означает, что правильный результат уже известен для каждого входа. Модель изучает сопоставление между входными и выходными данными и может делать прогнозы на основе новых, невидимых данных.

Существует два основных типа контролируемого обучения:

  1. Регрессия
  2. Классификация

Общий процесс контролируемого обучения выглядит следующим образом:

  1. Соберите и подготовьте помеченные обучающие данные.
  2. Выберите подходящий алгоритм и обучите модель, используя обучающие данные.
  3. Проверьте производительность модели, используя отдельные наборы данных, также известные как данные проверки.
  4. Оцените производительность модели, используя такие показатели, как точность, воспроизводимость и т. д.
  5. Настройте модель, изменив параметры и функции или выбрав другой алгоритм.
  6. Разверните обученную модель и сделайте прогнозы на основе новых, невидимых данных.

Примечание. Модели обучения с учителем обычно требуют большого объема размеченных обучающих данных для эффективного обучения. Качество помеченных данных важно, так как любые неточности или погрешности в данных будут отражаться на производительности модели. Кроме того, производительность модели можно повысить, используя методы разработки признаков для извлечения необходимой информации из данных и методы регуляризации для предотвращения переобучения.

Регрессия

В задачах регрессии цель состоит в том, чтобы делать прогнозы на основе непрерывного выходного значения. Это может быть что-то вроде прогнозирования цены дома на основе его квадратных метров или прогнозирования вероятности оттока клиентов на основе их поведения в прошлом.

Существует несколько различных типов алгоритмов регрессии, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и регрессию дерева решений.

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это тип контролируемого обучения, цель которого — подогнать линейную модель к данным. Линейная модель определяется линейным уравнением вида y = ax + b, где a — это наклон, а b — точка пересечения с осью y. Цель состоит в том, чтобы найти значения a и b, которые минимизируют ошибку между предсказанными значениями и истинными значениями. Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования непрерывного значения, такого как цена или вероятность.

Существует несколько различных способов подогнать линейную модель к данным, включая метод наименьших квадратов и градиентный спуск.

Метод наименьших квадратов. Это метод нахождения линии наилучшего соответствия, который минимизирует сумму квадратов ошибок между прогнозируемыми и истинными значениями. Линия наилучшего соответствия определяется уравнением y = ax + b, где a — наклон, а b — точка пересечения с осью y. Значения a и b, которые минимизируют сумму квадратов ошибок, известны как оценки методом наименьших квадратов.

Градиентный спуск. Это алгоритм оптимизации, который используется для поиска значений a и b, минимизирующих ошибку. Он работает путем итеративного обновления значений a и b в направлении наискорейшего спуска с использованием градиента функции ошибок. Алгоритм останавливается, когда ошибка достигает минимума или когда градиент становится очень маленьким.

Линейную регрессию можно расширить, чтобы обрабатывать более одной функции, используя множественную линейную регрессию. В этом случае модель определяется уравнением вида y = b + a1x1 + a2x2 + … + apxp, где y — выход, x1, x2, …, xp — признаки, а a1, a2 , …, ap — коэффициенты.

Ниже приведены 5 бизнес-задач, которые потребуют линейной регрессии:

  • Прогнозирование доходов от продаж:

Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования будущих доходов от продаж на основе таких характеристик, как расходы на маркетинг, характеристики продукта и экономические показатели. Это может быть полезно для принятия бизнес-решений, таких как установление целей продаж и распределение маркетинговых бюджетов.

  • Прогнозирование оттока сотрудников:

Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности ухода сотрудника из компании на основе таких характеристик, как заработная плата, удовлетворенность работой и количество лет в компании. Это может быть полезно для выявления сотрудников, которым грозит увольнение, и для принятия упреждающих мер по их удержанию.

  • Прогнозирование общей ценности клиента:

Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования общей ценности, которую клиент принесет компании за всю свою жизнь, на основе таких характеристик, как история покупок и демографические данные. Это может быть полезно для выявления ценных клиентов и направления маркетинговых усилий на них.

  • Прогнозирование отказа оборудования:

Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности отказа оборудования на основе таких характеристик, как модели использования, история обслуживания и условия эксплуатации. Это может быть полезно для выявления оборудования, подверженного риску отказа, и планирования профилактического обслуживания.

  • Прогнозирование успеха нового продукта:

Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности успеха нового продукта на основе таких характеристик, как целевой рынок, конкуренция и ценообразование. Это может быть полезно для принятия решений о том, какие продукты разрабатывать и как их позиционировать на рынке.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это тип регрессии, который используется для задач классификации. Он похож на линейную регрессию, но вместо прогнозирования непрерывного значения он прогнозирует вероятность принадлежности экземпляра к определенному классу. Прогнозируемая вероятность затем преобразуется в двоичный прогноз с использованием порогового значения. Например, если прогнозируемая вероятность больше 0,5, экземпляр классифицируется как положительный, в противном случае он классифицируется как отрицательный.

Логистическая функция, используемая для прогнозирования вероятности, определяется уравнением p = 1/(1 + e^-z), где p — прогнозируемая вероятность, e — основание натурального логарифма, а z — линейная комбинация признаков и коэффициентов. Значения коэффициентов извлекаются из данных с использованием метода максимального правдоподобия.

Логистическую регрессию можно расширить для обработки многоклассовой классификации, используя классификацию «один против всех» или «один против остальных». В этом случае для каждого класса обучается отдельный бинарный классификатор, и выбирается класс с наибольшей прогнозируемой вероятностью.

Ниже приведены 5 бизнес-проблем, которые потребуют логической регрессии:

  • Прогнозирование оттока клиентов:

Логистическую регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности ухода клиента из компании на основе таких характеристик, как взаимодействие со службой поддержки, использование продукта и демографические данные. Это может быть полезно для выявления клиентов, которым грозит уход, и для принятия упреждающих мер по их удержанию.

  • Прогнозирование дефолта по кредиту:

Логистическую регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заемщика по кредиту на основе таких характеристик, как кредитная история, доход и отношение долга к доходу. Это может быть полезно для оценки риска кредитования конкретного заемщика.

  • Прогнозирование посещаемости сотрудников:

Логистическую регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности отсутствия сотрудника на работе на основе таких характеристик, как количество предыдущих отсутствий, должностная роль сотрудника и расстояние до рабочего места. Это может быть полезно для выявления сотрудников, подверженных риску невыхода на работу, и принятия упреждающих мер по его сокращению.

  • Прогнозирование вероятности превращения потенциальных клиентов в покупателей:

Логистическую регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности превращения потенциального клиента в покупателя на основе таких характеристик, как демографические данные потенциального клиента, его интерес к продукту и стадия процесса продажи. Это может быть полезно для определения приоритетов потенциальных клиентов и сосредоточения маркетинговых усилий на наиболее перспективных потенциальных клиентах.

  • Прогнозирование вероятности того, что клиент совершит покупку:

Логистическую регрессию можно использовать для прогнозирования вероятности того, что клиент совершит покупку на основе таких характеристик, как история просмотров и покупок клиента, демографические данные и текущие рекламные акции. Это может быть полезно для таргетинга маркетинговых усилий и персонализированных рекомендаций.

Регрессия дерева решений

Регрессия дерева решений — это тип регрессии, основанный на деревьях решений. Дерево решений — это древовидная модель, в которой внутренний узел представляет функцию, а ветви представляют решение, основанное на этой функции. Листовые узлы представляют предсказанное значение. Чтобы сделать прогноз для нового экземпляра, алгоритм следует решениям в дереве, пока не достигнет конечного узла, содержащего прогноз.

Целью регрессии дерева решений является создание модели, которая точно предсказывает целевое значение для данного экземпляра. Для этого алгоритм должен определить наиболее релевантные функции и оптимальные точки разделения для этих функций. Существует несколько различных алгоритмов, которые можно использовать для построения дерева решений, включая ID3, C4.5 и CART.

Одно из преимуществ регрессии дерева решений заключается в том, что ее легко понять и интерпретировать. Древовидная структура обеспечивает четкое представление о принимаемых решениях, а правила принятия решений можно легко извлечь из дерева. Однако деревья решений могут быть склонны к переоснащению, особенно если они не обрезаны, и они могут быть чувствительны к небольшим изменениям в данных.

Ниже приведены 5 бизнес-проблем, которые потребуют регрессии дерева решений:

  • Прогнозирование цены дома:

Регрессию дерева решений можно использовать для прогнозирования цены дома на основе таких характеристик, как местоположение, размер, количество спален и возраст дома. Это может быть полезно агентам по недвижимости и покупателям для оценки стоимости недвижимости.

  • Прогнозирование вероятности того, что клиент совершит покупку:

Регрессию дерева решений можно использовать для прогнозирования вероятности того, что клиент совершит покупку на основе таких характеристик, как история просмотров и покупок клиента, демографические данные и текущие рекламные акции. Это может быть полезно для таргетинга маркетинговых усилий и персонализированных рекомендаций.

  • Прогнозирование успеха маркетинговой кампании:

Регрессию дерева решений можно использовать для прогнозирования успеха маркетинговой кампании на основе таких характеристик, как целевая аудитория, тип кампании и бюджет. Это может быть полезно для оценки эффективности различных маркетинговых стратегий и распределения ресурсов.

  • Прогнозирование вероятности дефолта по кредиту:

Регрессию дерева решений можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заемщика по кредиту на основе таких характеристик, как кредитная история, доход и отношение долга к доходу. Это может быть полезно для оценки риска кредитования конкретного заемщика.

  • Прогнозирование вероятности ухода сотрудника из компании:

Регрессию дерева решений можно использовать для прогнозирования вероятности ухода сотрудника из компании на основе таких характеристик, как заработная плата, удовлетворенность работой и количество лет в компании. Это может быть полезно для выявления сотрудников, которым грозит увольнение, и для принятия упреждающих мер по их удержанию.

Процесс регрессии

Вот общие шаги, которые обычно выполняются при выполнении машинного обучения на основе регрессии:

Определите проблему:

Первый шаг — определить проблему, которую вы пытаетесь решить. Это включает определение входных данных, выходных данных и типа регрессионной модели, которую вы будете использовать.

Подготовьте данные:

Следующим шагом является подготовка данных для моделирования. Это включает в себя очистку данных для удаления любых отсутствующих или недопустимых значений и выбор соответствующих функций для модели.

Разделите данные на наборы для обучения и тестирования:

После того, как данные подготовлены, они обычно разбиваются на обучающую выборку и проверочную выборку. Обучающий набор используется для подгонки модели, а тестовый набор используется для оценки производительности модели.

Обучение модели:

Следующим шагом является обучение регрессионной модели с использованием обучающего набора. Это включает в себя выбор типа модели и подгонку модели к обучающим данным.

Оцените модель:

После того, как модель была обучена, она оценивается на тестовом наборе для оценки ее производительности. Это можно сделать с помощью показателей оценки, таких как среднеквадратическая ошибка или R-квадрат.

Точная настройка модели:

Если производительность модели неудовлетворительна, ее можно подстроить, изменив параметры модели или выбрав другой тип модели. Этот процесс известен как настройка гиперпараметров.

Создавайте прогнозы:

После того, как модель обучена и настроена, ее можно использовать для прогнозирования новых данных.

Классификация

При кластеризации цель состоит в том, чтобы сгруппировать похожие точки данных вместе в кластеры. Это полезно для исследовательского анализа данных и может помочь выявить закономерности и взаимосвязи в данных.

Некоторые популярные алгоритмы кластеризации включают k-means, иерархическую кластеризацию и DBSCAN.

K-ближайшие соседи (KNN)

K-ближайших соседей (KNN) — это простой и интуитивно понятный алгоритм классификации. Он работает, беря новый экземпляр и находя K экземпляров в обучающем наборе, которые наиболее похожи на него (где K — определяемый пользователем гиперпараметр). Затем новый экземпляр классифицируется на основе класса большинства его K ближайших соседей.

Сходство между экземплярами можно измерить с помощью метрики расстояния, такой как евклидово расстояние или косинусное сходство. Расстояние между двумя экземплярами рассчитывается как расстояние между их векторами признаков в пространстве признаков. Затем выбираются K ближайших соседей на основе их расстояния от нового экземпляра.

Одним из преимуществ KNN является то, что это непараметрический метод, что означает, что он не делает предположений о базовом распределении данных. Его также легко реализовать, и его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако KNN может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, особенно для больших наборов данных, и может быть чувствителен к выбору K и метрики расстояния.

5 бизнес-задач, которые потребуют k-ближайшего соседа:

  • Прогнозирование оттока клиентов:

KNN можно использовать для прогнозирования вероятности ухода клиента из компании на основе таких характеристик, как взаимодействие со службой поддержки, использование продукта и демографические данные. Модель может определить клиентов, которые больше всего похожи на клиентов, которые ушли в прошлом, и использовать эту информацию, чтобы предсказать, какие другие клиенты рискуют уйти.

  • Прогнозирование дефолта по кредиту:

KNN можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заемщика по кредиту на основе таких характеристик, как кредитная история, доход и отношение долга к доходу. Модель может определить заемщиков, которые больше всего похожи на заемщиков, не выполнивших свои обязательства в прошлом, и использовать эту информацию для прогнозирования того, какие другие заемщики подвержены риску неплатежа.

  • Системы рекомендаций:

KNN можно использовать для рекомендации продуктов или услуг клиентам на основе их прошлых покупок и покупок аналогичных клиентов. Например, если клиент в прошлом покупал определенный тип одежды, модель может порекомендовать ему похожие товары.

  • Обнаружение аномалий:

KNN можно использовать для обнаружения аномалий в данных, таких как мошеннические транзакции или неисправности оборудования. Модель может идентифицировать точки данных, которые значительно отличаются от точек, которые наиболее похожи на них, и помечать эти точки как потенциальные аномалии.

  • Прогнозирование успеха маркетинговой кампании:

KNN можно использовать для прогнозирования успеха маркетинговой кампании на основе таких характеристик, как целевая аудитория, тип кампании и бюджет. Модель может определять кампании, наиболее похожие на успешные кампании в прошлом, и использовать эту информацию для прогнозирования того, какие другие кампании могут быть успешными.

Машины опорных векторов (SVM)

Машины опорных векторов (SVM) — это мощный и гибкий алгоритм классификации. Он работает, находя гиперплоскость в пространстве признаков, которая максимально разделяет разные классы. Затем новые экземпляры классифицируются в зависимости от того, на какую сторону гиперплоскости они попадают.

Гиперплоскость определяется набором опорных векторов, которые являются экземплярами, ближайшими к границе решения. Расстояние между гиперплоскостью и ближайшими опорными векторами называется запасом. Цель SVM — найти гиперплоскость с максимальным запасом. Это можно сделать с помощью классификатора максимальной маржи, который представляет собой задачу выпуклой оптимизации, которую можно решить с помощью алгоритма квадратичного программирования.

SVM можно расширить для обработки нелинейных границ, используя трюк с ядром. Хитрость ядра заключается в отображении данных в многомерное пространство, в котором можно найти линейную границу. Общие ядра включают линейное ядро, полиномиальное ядро ​​и ядро ​​радиальной базисной функции (RBF).

Одним из преимуществ SVM является то, что они могут хорошо работать с многомерными и несбалансированными наборами данных. Они также устойчивы к переобучению, особенно при использовании регуляризации. Однако они могут быть чувствительны к выбору ядра и гиперпараметров, а их обучение может потребовать значительных вычислительных ресурсов.

5 бизнес-проблем, для решения которых потребуются SVM:

  • Прогнозирование оттока клиентов:

SVM можно использовать для прогнозирования вероятности того, что клиент покинет компанию, на основе таких характеристик, как взаимодействие со службой поддержки, использование продукта и демографические данные. SVM особенно эффективны при решении задач бинарной классификации, таких как прогнозирование того, будет ли отток клиентов или нет.

  • Прогнозирование дефолта по кредиту:

SVM можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заемщика по кредиту на основе таких характеристик, как кредитная история, доход и отношение долга к доходу. SVM эффективны при поиске гиперплоскости, которая максимально разделяет положительные и отрицательные примеры, что делает их хорошо подходящими для задач бинарной классификации.

  • Фильтрация спама:

SVM можно использовать для классификации электронных писем как спама или не спама в зависимости от содержания электронного письма. SVM эффективны при поиске гиперплоскости, которая максимально разделяет спам и не спам, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

  • Классификация изображений:

SVM можно использовать для классификации изображений на основе их содержимого. Например, SVM можно научить распознавать, содержит ли изображение кошку или собаку. SVM эффективны при поиске гиперплоскости, которая максимально разделяет различные классы изображений, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

  • Прогнозирование вероятности того, что клиент совершит покупку:

SVM можно использовать для прогнозирования вероятности того, что клиент совершит покупку на основе таких характеристик, как история просмотров и покупок клиента, демографические данные и текущие рекламные акции. SVM эффективны при нахождении гиперплоскости, которая максимально отделяет клиентов, которые могут совершить покупку, от тех, кто этого не делает, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

Случайные леса

Случайные леса — это метод ансамбля, который объединяет прогнозы нескольких деревьев решений. Каждое дерево обучается на различном случайном подмножестве данных, и окончательный прогноз делается путем получения большинства голосов отдельных деревьев. Случайные леса часто используются для задач классификации и известны своей хорошей производительностью и способностью обрабатывать большие и многомерные наборы данных.

Основное преимущество случайных лесов заключается в том, что они устойчивы к переобучению и могут давать хорошие результаты даже при большом количестве признаков. Это связано с тем, что отдельные деревья решений обучаются на разных подмножествах данных, что помогает уменьшить дисперсию модели. Случайные леса также обеспечивают меру важности признаков, что может быть полезно для выбора признаков.

5 бизнес-задач, которые потребуют случайного леса:

  • Прогнозирование оттока клиентов:

Случайные леса можно использовать для прогнозирования вероятности того, что клиент покинет компанию, на основе таких характеристик, как взаимодействие со службой поддержки, использование продукта и демографические данные. Случайные леса особенно эффективны при решении задач бинарной классификации, таких как прогнозирование того, уйдет ли клиент или нет.

  • Прогнозирование дефолта по кредиту:

Случайные леса можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта заемщика по кредиту на основе таких характеристик, как кредитная история, доход и отношение долга к доходу. Случайные леса эффективны при поиске комбинации функций, которая наиболее предсказуема по умолчанию, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

  • Прогнозирование вероятности того, что клиент совершит покупку:

Случайные леса можно использовать для прогнозирования вероятности того, что клиент совершит покупку на основе таких характеристик, как история просмотров и покупок клиента, демографические данные и текущие рекламные акции. Случайные леса эффективны при поиске комбинации признаков, которая лучше всего предсказывает покупку, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

  • Прогнозирование успеха маркетинговой кампании:

Случайные леса можно использовать для прогнозирования успеха маркетинговой кампании на основе таких характеристик, как целевая аудитория, тип кампании и бюджет. Случайные леса эффективны при поиске комбинации признаков, которая наиболее предсказуема для успеха кампании, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

  • Прогнозирование отказа оборудования:

Случайные леса можно использовать для прогнозирования вероятности отказа оборудования на основе таких характеристик, как модели использования, история обслуживания и условия эксплуатации. Случайные леса эффективны при поиске комбинации функций, которая наиболее предсказуема для сбоя, что делает их хорошо подходящими для этой задачи.

Процесс классификации

Вот общие шаги, которые обычно выполняются при выполнении машинного обучения на основе классификации:

Определите проблему:

Первый шаг — определить проблему, которую вы пытаетесь решить. Это включает в себя определение входных данных, выходных данных и типа модели классификации, которую вы будете использовать.

Подготовьте данные:

Следующим шагом является подготовка данных для моделирования. Это включает в себя очистку данных для удаления любых отсутствующих или недопустимых значений и выбор соответствующих функций для модели.

Разделите данные на наборы для обучения и тестирования:

После того, как данные подготовлены, они обычно разбиваются на обучающую выборку и проверочную выборку. Обучающий набор используется для подгонки модели, а тестовый набор используется для оценки производительности модели.

Обучение модели:

Следующим шагом является обучение модели классификации с использованием обучающего набора. Это включает в себя выбор типа модели и подгонку модели к обучающим данным.

Оцените модель:

После того, как модель была обучена, она оценивается на тестовом наборе для оценки ее производительности. Это можно сделать с помощью показателей оценки, таких как точность, точность и полнота.

Точная настройка модели:

Если производительность модели неудовлетворительна, ее можно подстроить, изменив параметры модели или выбрав другой тип модели. Этот процесс известен как настройка гиперпараметров.

Создавайте прогнозы:

После того, как модель обучена и настроена, ее можно использовать для прогнозирования новых данных.

Машинное обучение с учителем — это мощный инструмент для анализа данных и прогнозного моделирования. Используя помеченные данные, машина может изучать и идентифицировать закономерности в данных, которые затем можно использовать для прогнозирования или классификации. Эта форма обучения используется в самых разных приложениях, от прогнозирования поведения клиентов до обнаружения мошенничества.

Процесс контролируемого машинного обучения начинается со сбора данных. Данные собираются из различных источников и помечаются правильными категориями. Это позволяет машине различать разные типы данных и распознавать закономерности. Затем данные передаются в модель, и машина обучается на помеченных данных. В процессе обучения машина регулирует свои параметры и вес для оптимизации результатов.

После того, как машина обучена, ее можно использовать для прогнозирования или классификации. Это делается путем подачи машине новых данных и предоставления ей возможности делать прогнозы на основе шаблонов, которые она изучила. Точность модели можно оценить, сравнив выходные данные с помеченными данными. Машинное обучение с учителем — это мощный и универсальный инструмент для анализа данных и прогнозного моделирования.