50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Круио
Добро пожаловать на 19-й день вашего обучения науке о данных! На предыдущих сессиях мы рассмотрели важные темы, такие как статистика, Python, очистка данных, визуализация, исследовательский анализ данных, уменьшение размерности, выбор функций и разработка функций. Сегодня мы отправляемся в область контролируемого обучения, уделяя особое внимание регрессии.
Регрессия — это мощный метод, используемый для прогнозирования непрерывных числовых значений на основе входных признаков. Он имеет различные приложения, включая прогнозирование цен на жилье, объемов продаж, цен на акции и многое другое.
На этом занятии мы погрузимся в мир регрессии, поймем концепции и изучим различные алгоритмы регрессии. Давайте начнем это увлекательное путешествие в контролируемое обучение — регрессию!
Введение в регрессию
Регрессия — это тип контролируемого обучения, целью которого является моделирование взаимосвязи между входными характеристиками (независимыми переменными) и непрерывным числовым выходом (зависимой переменной). Цель состоит в том, чтобы найти математическую функцию, которая может точно предсказать выходные данные для новых, невидимых данных на основе входных признаков. Регрессия широко используется в различных областях, включая финансы, экономику, здравоохранение и инженерию, для прогнозирования и информирования процессов принятия решений.
Ключевые концепции регрессии
- Непрерывная зависимая переменная. В регрессии целевая переменная (или зависимая переменная) является непрерывной, то есть она может принимать любое действительное число в определенном диапазоне. Примеры включают цены на жилье, температуру или доход от продаж.
- Входные характеристики. Регрессия использует одну или несколько входных характеристик (независимых переменных), которые влияют на целевую переменную. Связь между функциями и целевой переменной фиксируется регрессионной моделью.
- Функция потерь. Функция потерь измеряет разницу между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями. Цель регрессии состоит в том, чтобы минимизировать эту функцию потерь, эффективно находя наиболее подходящую модель регрессии.
- Алгоритмы регрессии. Существуют различные алгоритмы регрессии, каждый из которых имеет свои сильные стороны и подходит для разных типов данных и проблемных областей. Некоторые распространенные алгоритмы регрессии включают линейную регрессию, полиномиальную регрессию, регрессию дерева решений, регрессию случайного леса и регрессию опорных векторов.
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это самый простой и широко используемый алгоритм регрессии. Он моделирует взаимосвязь между входными объектами и целевой переменной в виде линейного уравнения. Уравнение имеет вид:
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + … + bn*xn
где «y» — прогнозируемое значение, «b0» — точка пересечения, «b1, b2, …, bn» — коэффициенты для каждого признака «x1, x2, …, xn».
Полиномиальная регрессия
Полиномиальная регрессия — это расширение линейной регрессии, которое позволяет фиксировать нелинейные отношения между функциями и целевой переменной. Он соответствует полиномиальному уравнению заданной степени к данным. Например, квадратичная полиномиальная регрессия имеет вид
y = b0 + b1*x + b2*x²
Регрессия дерева решений
Регрессия дерева решений использует дерево решений для рекурсивного разделения данных на сегменты на основе входных признаков, а затем прогнозирует среднее целевое значение в каждом сегменте. Он способен фиксировать сложные отношения и обрабатывать нелинейные данные.
Случайная лесная регрессия
Регрессия случайного леса — это метод ансамбля, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования. Он усредняет прогнозы отдельных деревьев решений, снижая риск переобучения и повышая точность модели.
Регрессия опорных векторов (SVR)
SVR — это алгоритм регрессии, основанный на машинах опорных векторов (SVM). Он находит гиперплоскость, которая максимизирует запас вокруг целевой переменной, что позволяет делать надежные прогнозы даже при наличии шума.
Обучение и оценка
Чтобы обучить регрессионную модель, мы разделили наши данные на наборы для обучения и тестирования. Модель учится на данных обучения, а затем оценивается на данных тестирования с использованием таких показателей, как среднеквадратическая ошибка (MSE), среднеквадратическая ошибка (RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) или R-квадрат (R2) для оценки. его производительность.
Заключение
На этом занятии мы изучили контролируемое обучение — регрессию, важный метод прогнозирования непрерывных числовых значений на основе входных признаков. Мы рассмотрели ключевые понятия, такие как непрерывные зависимые переменные, входные функции, функция потерь и различные алгоритмы регрессии, такие как линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса и регрессия опорных векторов (SVR). Каждый алгоритм регрессии имеет свои сильные стороны и подходит для разных типов данных и предметных областей.
Продолжая свое путешествие по науке о данных, помните, что регрессия — это универсальный инструмент, который можно применять к широкому кругу реальных проблем. Экспериментируйте с различными алгоритмами регрессии, настраивайте гиперпараметры и оценивайте производительность модели с помощью соответствующих показателей. Обучение с учителем. Регрессия — это лишь часть головоломки науки о данных, и мы продолжим изучать более интересные аспекты машинного обучения и анализа данных на следующих занятиях!
Бхупеш Сингх Ратор — Портфолио
Следите за мной в — LinkedIn | "YouTube"
