Овладение контролируемым обучением: основы создания точных прогнозов
Обучение с учителем 101: понимание основ прогнозного моделирования
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается делать прогнозы на основе помеченных примеров. В обучении с учителем обучающие данные состоят из набора пар входных/выходных данных, и цель состоит в том, чтобы изучить функцию, которая отображает входные данные в выходные данные.
Например, предположим, что вы хотите построить модель, которая может прогнозировать цену дома на основе его размера, местоположения и других характеристик. Для обучения модели контролируемого обучения вам потребуется набор данных о домах с известными ценами, а также значения характеристик для каждого дома. Затем модель научилась бы предсказывать цену нового дома на основе его характеристик.
Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и методы опорных векторов. Эти алгоритмы отличаются тем, как они моделируют взаимосвязь между входными объектами и выходными метками, и они подходят для разных типов данных и задач прогнозирования.
Как это работает:
Чтобы обучить модель контролируемого обучения, вы обычно разделяете обучающие данные на два набора: набор для обучения и набор для проверки. Модель обучается на тренировочном наборе, а ее производительность оценивается на проверочном наборе. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет хорошей производительности на проверочном наборе, после чего ее можно использовать для прогнозирования новых, невидимых данных.
Введение в классификацию и регрессию:
Классификация с учителем и регрессия — это два типа задач обучения с учителем, которые включают в себя прогнозирование на основе размеченных данных.
Целью контролируемой классификации является прогнозирование дискретного результата, например, является ли электронное письмо спамом или какое животное изображено на изображении. Обучающие данные состоят из набора пар входных/выходных данных, где входные данные — это набор признаков, а выходные данные — метка класса. Модель обучена сопоставлять входные функции с соответствующей меткой класса.
Целью контролируемой регрессии является прогнозирование непрерывного результата, например цены дома или возраста человека. Обучающие данные состоят из набора пар вход/выход, где вход представляет собой набор функций, а выход представляет собой непрерывное значение. Модель обучена сопоставлять входные функции с соответствующим непрерывным выходным значением.
Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для контролируемой классификации и регрессии, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, методы опорных векторов, деревья решений и нейронные сети. Выбор алгоритма зависит от характера данных и задачи прогнозирования.
