برازش یک طبقهبندی کننده در آموزش و آزمایش رگرسیون، یک هدف مهم در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. هدف اصلی رگرسیون پیشبینی مقادیر عددی پیوسته بر اساس ویژگیهای ورودی است. با این حال، سناریوهایی وجود دارد که در آنها به جای پیشبینی مقادیر پیوسته، باید دادهها را در دستههای مجزا طبقهبندی کنیم. در چنین مواردی، نصب یک طبقهبندی ضروری میشود.
هدف از برازش یک طبقهبندی کننده در آموزش و آزمون رگرسیون، تبدیل مسئله رگرسیون به یک مسئله طبقهبندی است. با انجام این کار، میتوانیم از قدرت الگوریتمهای طبقهبندی برای حل تکلیف رگرسیون استفاده کنیم. این رویکرد به ما اجازه می دهد تا از طیف گسترده ای از طبقه بندی کننده ها استفاده کنیم که به طور خاص برای رسیدگی به مشکلات طبقه بندی طراحی شده اند.
یکی از تکنیک های رایج برای برازش یک طبقه بندی کننده در رگرسیون، گسسته کردن متغیر خروجی پیوسته به مجموعه ای از دسته های از پیش تعریف شده است. برای مثال، اگر قیمت مسکن را پیشبینی کنیم، میتوانیم محدوده قیمت را به دستههایی مانند «کم»، «متوسط» و «بالا» تقسیم کنیم. سپس میتوانیم طبقهبندیکنندهای را برای پیشبینی این دستهها بر اساس ویژگیهای ورودی مانند تعداد اتاقها، مکان و متراژ مربع آموزش دهیم.
با برازش یک طبقهبندی، میتوانیم از الگوریتمهای طبقهبندی مختلف مانند درختهای تصمیم، جنگلهای تصادفی، ماشینهای بردار پشتیبان و شبکههای عصبی بهره ببریم. این الگوریتم ها قادر به مدیریت روابط پیچیده بین ویژگی های ورودی و متغیر هدف هستند. آنها می توانند مرزهای تصمیم گیری و الگوهای موجود در داده ها را برای پیش بینی دقیق بیاموزند.
علاوه بر این، برازش یک طبقهبندی کننده در آموزش و آزمایش رگرسیون به ما امکان میدهد عملکرد مدل رگرسیون را در یک زمینه طبقهبندی ارزیابی کنیم. ما میتوانیم از معیارهای ارزیابی تثبیتشدهای مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 برای ارزیابی عملکرد مدل رگرسیون زمانی که به عنوان طبقهبندیکننده در نظر گرفته میشود، استفاده کنیم.
علاوه بر این، برازش یک طبقهبندی کننده در آموزش و آزمون رگرسیون یک ارزش آموزشی را فراهم میکند. این به ما کمک می کند تا دیدگاه ها و رویکردهای مختلف برای حل مشکلات رگرسیون را بررسی کنیم. با در نظر گرفتن مشکل به عنوان یک کار طبقه بندی، می توانیم بینش هایی در مورد الگوها و روابط زیربنایی در داده ها به دست آوریم. این دیدگاه گستردهتر، درک ما از دادهها را افزایش میدهد و میتواند به راهحلهای نوآورانه و تکنیکهای مهندسی ویژگی منجر شود.
برای نشان دادن هدف از برازش یک طبقه بندی کننده در آموزش و آزمایش رگرسیون، اجازه دهید یک مثال را در نظر بگیریم. فرض کنید مجموعه داده ای داریم که حاوی اطلاعاتی در مورد عملکرد دانش آموزان، از جمله ویژگی هایی مانند ساعات مطالعه، حضور و غیاب و نمرات قبلی است. متغیر هدف نمره امتحان نهایی است که یک مقدار پیوسته است. اگر بخواهیم بر اساس نمره امتحان نهایی دانشآموزی پیشبینی کنیم که آیا موفق میشود یا مرد، میتوانیم با تفکیک نمرات به دو دسته «موفق شدن» و «مردودی» یک طبقهبندی را قرار دهیم. سپس میتوانیم یک طبقهبندی کننده را با استفاده از ویژگیهای ورودی برای پیشبینی نتیجه عبور/شکست آموزش دهیم.
برازش یک طبقه بندی کننده در آموزش و آزمایش رگرسیون به ما این امکان را می دهد که یک مسئله رگرسیون را به یک مسئله طبقه بندی تبدیل کنیم. این ما را قادر میسازد تا از قدرت الگوریتمهای طبقهبندی استفاده کنیم، عملکرد مدل رگرسیون را در زمینه طبقهبندی ارزیابی کنیم و درک وسیعتری از دادهها به دست آوریم. این رویکرد چشم انداز ارزشمندی را ارائه می دهد و فرصت های جدیدی را برای حل مشکلات رگرسیون باز می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون:
- ماشین بردار پشتیبان (SVM) چیست؟
- آیا الگوریتم K نزدیکترین همسایه ها برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی قابل آموزش مناسب است؟
- آیا الگوریتم آموزشی SVM معمولاً به عنوان یک طبقه بندی خطی باینری استفاده می شود؟
- آیا الگوریتم های رگرسیون می توانند با داده های پیوسته کار کنند؟
- آیا رگرسیون خطی به ویژه برای مقیاس بندی مناسب است؟
- چگونه Mean Shift dynamic Width به طور تطبیقی پارامتر پهنای باند را بر اساس چگالی نقاط داده تنظیم می کند؟
- هدف از تخصیص وزن به مجموعه ویژگی ها در اجرای پهنای باند پویا شیفت میانگین چیست؟
- چگونه مقدار شعاع جدید در رویکرد پهنای باند پویا تغییر میانگین تعیین می شود؟
- رویکرد پهنای باند پویا تغییر میانگین چگونه میتواند به درستی مرکزها را بدون کدگذاری سخت شعاع پیدا کند؟
- محدودیت استفاده از شعاع ثابت در الگوریتم تغییر میانگین چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در آموزش ماشینی EITC/AI/MLP با پایتون مشاهده کنید