При работе с объемными и конфиденциальными данными всегда предпочтительнее группировать их по категориям или классам. Это в первую очередь то, где алгоритмы классификации становятся полезными. Алгоритмы классификации являются одним из наиболее широко реализованных классов алгоритмов машинного обучения с учителем.
Классификация включает использование алгоритмов машинного обучения для присвоения меток образцам из проблемной области или обучающего набора данных. Реальным примером задачи классификации является присвоение меток «спам» и «не спам» соответствующему электронному письму.
Давайте сначала обсудим, что обычно определяет задачу классификации и каковы ее типы. Затем мы перейдем к перечислению пяти наиболее широко применяемых алгоритмов классификации.
Что такое задачи классификации и каковы их типы?
Алгоритмы классификации включают методы обучения под наблюдением с использованием меток. Эти методы используются для классификации поисковых запросов из домена обучающих данных по разным категориям или классам. Изучая этот тип категоризации, программа, основанная на машинном обучении, учится правильно классифицировать каждое новое наблюдение из заданного набора данных.
Ниже приведены типы задач классификации на основе присвоенных меток:
Двоичная классификация
Задачи бинарной классификации включают классы, определяющие два основных состояния: нормальное и ненормальное. Классу нормального состояния назначается метка класса 0, а классу ненормального состояния назначается метка 1. Например, при обнаружении спама «не спам» является нормальным состоянием, а «спам» — ненормальным состоянием.
Многоклассовая классификация
Многоклассовая классификация отклоняется от понятия нормального и ненормального состояния. Образцы классифицируются на основе того, как они вписываются в один из ряда идентифицированных классов. Некоторые проблемы, такие как распознавание лиц и классификация видов растений, приводят к тому, что количество классов становится очень большим.
Многоуровневая классификация
Это задачи классификации, в которых имеется несколько меток классов, и может потребоваться предсказать одну или несколько меток классов для каждого элемента в наборе данных. Прогнозирование присутствия нескольких объектов на фотографии с такими метками, как «велосипед», «фонарный столб» и т. д., — это то, как реализуется классификация с несколькими метками.
Несбалансированная классификация
В несбалансированных задачах классификации количество примеров в каждом классе распределяется неравномерно. Обычно эти задачи представляют собой задачи бинарной классификации, в которых в обучающем наборе данных имеется большинство примеров нормальных классов и меньшинство примеров аномальных классов. За счет недостаточной выборки класса большинства или избыточной выборки класса меньшинства изменяется состав выборочного набора данных.
5 лучших алгоритмов классификации машинного обучения
Все алгоритмы типа классификации в машинном обучении используются для задач прогнозного моделирования, где необходимо предсказать метку класса для данного примера входных данных. Эта технология использовалась командой машинного обучения Daffodil для частичного обнаружения упоминаний продукта и предсказания категорий для автоматической пометки видео для интернет-магазина косметики.
Эти алгоритмы могут применяться как для структурированных, так и для неструктурированных наборов данных. Ниже приведены некоторые из наиболее широко используемых алгоритмов классификации:
1) Алгоритм логистической регрессии
Этот алгоритм включает вычисления для предсказания бинарного результата; либо что-то дает определенный результат, либо нет. Проще говоря, результаты могут быть Да/Нет, Входящие/Исходящие или Спам/Очистить. Логистическая регрессия — это один из методов машинного обучения, полученный из области статистики.
Программист машинного обучения, не обладающий глубокими знаниями линейной алгебры или статистики, может применить этот алгоритм для прогнозного моделирования. В основе этого алгоритма лежит логистическая функция, называемая сигмовидной функцией.
Сигмовидная функция используется статистиками для описания свойств роста населения. Эта функция использует оценку максимального правдоподобия, чтобы сделать предположения о распределении данных.
2)Наивный байесовский алгоритм
Наивный Байес — вероятностный алгоритм машинного обучения, основанный на теореме Байеса. Благодаря своей вероятностной способности алгоритм может быть легко закодирован, а прогнозы могут быть сделаны быстро в режиме реального времени.
Большинство реальных приложений, как правило, лучше всего работают с этим алгоритмом из-за его масштабируемости. Программные процессы, в которых запросы пользователя должны обрабатываться мгновенно, могут воспользоваться преимуществами этого алгоритма.
Правило Байеса, применяемое для реализации этого алгоритма, использует концепцию условной вероятности. Скажем, обучающий набор данных принимает входные данные X и возвращает Y в качестве ответа. Для каждой строки набора данных мы вычисляем вероятность Y при условии, что X — событие, которое уже произошло.
3) Алгоритм K-ближайшего соседа
Алгоритм K-Nearest Neighbor (KNN) работает по принципу поиска ближайших родственников в обучающем наборе данных. Он классифицирует точки данных на основе класса большинства точек данных среди k соседей. Здесь k относится к числу рассматриваемых соседей.
Алгоритм KNN использует некоторые основные математические формулы расстояния, такие как евклидово расстояние, манхэттенское расстояние и т. д. Эти формулы используются для определения некоторых степеней подобия расстояния или близости среди k ближайших точек данных.
После применения различных значений k выбирается то значение, которое помогает уменьшить количество ошибок в невидимых данных. KNN — самый простой алгоритм для реализации. Он не требует установки нескольких параметров или дополнительных предположений, как другие алгоритмы.
4) Алгоритм SVM
Когда алгоритм реализует обучение и классификацию наборов данных с использованием машин опорных векторов (SVM), можно делать очень сложные прогнозы. Данные классифицируются с разной степенью полярности.
Этот контролируемый алгоритм машинного обучения можно использовать для решения проблем, связанных как с классификацией, так и с регрессией. Если бы мы присвоили нашим данным две функции x и y, алгоритму пришлось бы отображать данные в координатах (x, y). Затем на график наносится появление желаемых признаков на графике.
SVM находит свое применение в эмоциональном анализе в системах, предназначенных для оценки и повышения производительности сотрудников. Чем сложнее данные, тем более точным станет предсказатель SVM благодаря обучению.
5) Алгоритм дерева решений
Алгоритм дерева решений может упорядочивать классы в наборе данных на определенном уровне. Расширяясь от «ствола дерева» до «ветвей» древовидной структуры упорядоченных классов, точки данных разделяются на две аналогичные категории.
По мере продвижения по дереву решений категории становятся более конечно похожими. Классификация становится более органичной, практически не требуя наблюдения со стороны человека, создавая категории внутри категорий.
Этот алгоритм копирует мышление на человеческом уровне, обеспечивая надежную интуицию и интерпретацию данных. Деревья решений не требуют предварительной нормализации данных. Единственным недостатком является то, что любое небольшое изменение данных может привести к большому изменению их структуры.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Создавайте интуитивно понятные программные решения с помощью машинного обучения 5 лучших алгоритмов кластеризации в машинном обучении
Вы можете улучшить возможности своих программных решений с помощью передового машинного обучения, использующего алгоритмы классификации. Это упрощает такие функции, как идентификация проблем и заинтересованных сторон, создание отчетов и интеграция с другими технологиями.
Применение подходящего метода машинного обучения может облегчить проблемы масштабируемости и постоянных улучшений. Вы можете узнать больше о том, как Daffodil может помочь вам использовать модели машинного обучения для интерпретации данных и выявления сложных закономерностей.
Первоначально опубликовано на https://insights.daffodilsw.com.
