Получение максимальной точности для модели машинного обучения зависит от нескольких факторов, включая качество данных, выбор алгоритма, настройку гиперпараметров и процесс обучения.

Что такое машинное обучение?

Основная идея машинного обучения заключается в создании алгоритма или модели, которые могут распознавать шаблоны в данных и использовать эти шаблоны для прогнозирования или принятия решений в отношении новых данных. Алгоритмы машинного обучения могут быть контролируемыми, неконтролируемыми или полуконтролируемыми.

  • Контролируемое обучение включает в себя обучение алгоритма на помеченном наборе данных, где входные данные помечены правильными выходными данными. Алгоритм учится сопоставлять входные данные с правильными выходными данными и может делать прогнозы для новых немаркированных данных.

  • Неконтролируемое обучение включает в себя обучение алгоритма на неразмеченном наборе данных, где алгоритм пытается идентифицировать закономерности и структурировать данные, не получая конкретных результатов для прогнозирования.

  • Полууправляемое обучение — это сочетание обучения с учителем и без учителя, когда алгоритм обучается как на размеченных, так и на неразмеченных данных.

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы повысить точность вашей модели машинного обучения:

  1. Подготовьте свои данные.
  2. Выберите правильный алгоритм.
  3. Оптимизируйте обучение.
  4. Регуляризация.
  5. Перекрестная проверка.
  6. Сборка.

Подготовьте свои данные.

Убедитесь, что ваши данные чистые, хорошо организованы и не содержат ошибок или пропущенных значений. Методы предварительной обработки данных, такие как нормализация, масштабирование и выбор признаков, также могут помочь повысить точность.

Хорошая подготовка данных — важный шаг в построении точных моделей машинного обучения. Ниже приведены некоторые шаги для хорошей подготовки ваших данных:

  1. Очистка данных. Сюда входит выявление и исправление или удаление ошибок, отсутствующих значений и выбросов в данных. Важно очистить данные, чтобы гарантировать, что модель не пострадает. шумом и что он может изучать значимые закономерности в данных.
  2. Нормализация и масштабирование данных: нормализуйте или масштабируйте данные, чтобы все функции находились в одинаковом масштабе. Это важно, поскольку некоторые алгоритмы машинного обучения чувствительны к масштабу входных признаков.
  3. Разработка функций. Сюда входит создание новых функций из существующих или выбор наиболее подходящих функций для модели. Этот шаг может повысить производительность модели и уменьшить переоснащение.
  4. Обработка категорийных данных. Категориальные данные должны быть закодированы как числовые значения, которые будут использоваться моделью машинного обучения. Существуют различные способы кодирования категориальных данных, такие как однократное кодирование, кодирование меток или целевое кодирование.
  5. Обработка отсутствующих значений. Отсутствующие значения можно вводить с помощью различных методов, таких как вменение среднего, медианы или моды, или с использованием передовых методов, таких как вменение k ближайших соседей или регрессионное вменение. .
  6. Разделение данных. Разделите данные на наборы обучения, проверки и тестирования, чтобы оценить производительность модели. на невидимых данных.
  7. Балансировка данных. Если данные несбалансированы, то есть в одном классе больше примеров, чем в другом, важно сбалансировать данные, чтобы избежать смещения в сторону большинства классов. . Это можно сделать с помощью таких методов, как передискретизация, недостаточная выборка или синтетическая выборка.
  8. Работа с мультиколлинеарностью. Мультиколлинеарность возникает, когда две или более переменных-предикторов сильно коррелированы. Это может вызвать проблемы в модели, например сделать коэффициенты нестабильными или увеличить дисперсию модель. Чтобы справиться с мультиколлинеарностью, вы можете либо удалить одну из коррелированных переменных, либо использовать методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA).
  9. Работа с данными временных рядов. Данные временных рядов включают наблюдения, сделанные в течение определенного времени, такие как курсы акций или погодные условия. Чтобы подготовить данные временных рядов, вам может потребоваться использовать такие методы, как запаздывающие признаки или скользящие окна для создания новых признаков.

Выберите правильный алгоритм.

Выберите алгоритм, который лучше всего подходит для вашей проблемы, исходя из характера данных и типа проблемы, которую вы пытаетесь решить. Например, для задач классификации вы можете выбирать между деревьями решений, случайными лесами, SVM или нейронными сетями.

Вот несколько шагов, которые следует учитывать при выборе правильного алгоритма:

  1. Определите тип проблемы: определите, является ли проблема проблемой классификации или регрессии. В задаче классификации задача состоит в том, чтобы присвоить метку или категорию заданным входным данным, в то время как в задаче регрессии задача состоит в том, чтобы предсказать непрерывное числовое значение.
  2. Учитывайте размер набора данных: выберите алгоритм, соответствующий размеру набора данных. Некоторые алгоритмы могут работать лучше с небольшими наборами данных, в то время как другие могут больше подходить для больших наборов данных.

Небольшие наборы данных:

  • Наивный Байес
  • Логистическая регрессия
  • Деревья решений
  • Методы опорных векторов (SVM)
  • k-ближайшие соседи (k-NN)
  • Случайный лес
  • Машины повышения градиента (GBM)

Большие наборы данных:

  • Стохастический градиентный спуск (SGD)
  • Нейронные сети
  • Сверточные нейронные сети (CNN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгая кратковременная память (LSTM)
  • Случайный лес с Hadoop
  • Машины повышения градиента с Hadoop

Оптимизируйте обучение.

Оптимизация процесса обучения включает в себя поиск наилучшего подхода к обучению вашей модели, включая количество эпох, размер пакета и скорость обучения.

Регуляризация

Регуляризация — это метод, используемый в машинном обучении для предотвращения переобучения, которое происходит, когда модель слишком близко подходит к обучающим данным и плохо обобщается на новые, невидимые данные.

  • Регуляризация включает добавление штрафного члена к функции потерь модели во время обучения, что не позволяет модели слишком близко подходить к обучающим данным.
  • Методы регуляризации, такие как L1 или L2, могут помочь упростить модель и улучшить ее способность к обобщению.

Существует несколько методов регуляризации, которые можно использовать в машинном обучении для предотвращения переобучения:

  1. Регуляризация L1 (регуляризация Лассо): этот метод добавляет штрафной член к функции потерь, который пропорционален абсолютному значению весов модели.
  2. Регуляризация L2 (регуляризация Риджа): этот метод добавляет штрафной член к функции потерь, который пропорционален квадрату весов модели.

  1. Эластичная сетевая регуляризация: этот метод сочетает в себе регуляризацию L1 и L2, чтобы сбалансировать их сильные стороны.
  2. Dropout: этот метод используется в нейронных сетях для случайного исключения (обнуления) некоторых узлов в слое во время обучения.
  3. Увеличение данных: этот метод включает создание новых точек данных из существующих данных, например, путем добавления шума или вращения изображений. Это может помочь увеличить объем обучающих данных и предотвратить переобучение.

Перекрестная проверка

Перекрестная проверка — это метод, используемый для проверки производительности вашей модели путем разделения данных на наборы для обучения и проверки. Этот метод может помочь гарантировать, что ваша модель хорошо обобщает новые данные.

Наиболее распространенным типом перекрестной проверки является k-кратная перекрестная проверка, при которой данные разбиваются на k равных частей. Модель обучается на k-1 сгибах и тестируется на оставшемся сгибе, при этом этот процесс повторяется k раз, каждый раз используя разные сгибы для тестирования.

Перекрестная проверка полезна, поскольку она обеспечивает более точную оценку эффективности обобщения модели, чем просто обучение и тестирование на одних и тех же данных. Это может помочь предотвратить переобучение и убедиться, что модель не смещена в сторону обучающих данных.

Ансамбль

Методы ансамбля объединяют прогнозы нескольких моделей для повышения точности. Такие методы, как бэггинг, бустинг и суммирование, могут помочь улучшить производительность вашей модели.

Существует несколько способов объединения моделей, но наиболее распространены два из них:

  1. Бэггинг (объединение начальной загрузки): при бэггинге несколько экземпляров одной и той же модели обучаются на разных подмножествах обучающих данных, а их прогнозы объединяются путем получения среднего или большинства голосов. strong> Бэггинг может помочь уменьшить дисперсию модели и предотвратить переоснащение.
  2. Повышение: при повышении несколько слабых моделей последовательно обучаются, при этом каждая модель сосредотачивается на примерах, в которых предыдущая модель ошиблась. Окончательный прогноз делается путем объединения прогнозов все модели, взвешенные по их индивидуальным характеристикам. Повышение может помочь уменьшить систематическую ошибку и улучшить предсказательную силу модели.