Regression und Klassifizierung sind zwei der grundlegendsten und wichtigsten Bereiche des maschinellen Lernens.
Es kann schwierig sein, zwischen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen zu unterscheiden, wenn Sie gerade erst in das maschinelle Lernen einsteigen. Zu verstehen, wie diese Algorithmen funktionieren und wann sie eingesetzt werden, kann entscheidend sein, um genaue Vorhersagen und effektive Entscheidungen zu treffen.
Sehen wir uns zunächst das maschinelle Lernen an.
Inhaltsverzeichnis
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Methode, Computern beizubringen, zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei wird ein Computermodell auf einem Datensatz trainiert, sodass das Modell Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf Mustern und Beziehungen in den Daten treffen kann.
Es gibt drei Haupttypen des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Beim überwachten Lernen wird das Modell mit beschrifteten Trainingsdaten versehen, einschließlich Eingabedaten und der entsprechenden korrekten Ausgabe. Das Ziel besteht darin, dass das Modell Vorhersagen über die Ausgabe für neue, unsichtbare Daten basierend auf den Mustern trifft, die es aus den Trainingsdaten gelernt hat.
Beim Unsupervised Learning erhält das Modell keine beschrifteten Trainingsdaten. Stattdessen bleibt es ihm überlassen, Muster und Zusammenhänge in den Daten selbstständig zu entdecken. Dies kann verwendet werden, um Gruppen oder Cluster in den Daten zu identifizieren oder Anomalien oder ungewöhnliche Muster zu finden.
Und beim Reinforcement Learning lernt ein Agent, mit seiner Umgebung zu interagieren, um eine Belohnung zu maximieren. Dabei wird ein Modell trainiert, Entscheidungen auf der Grundlage des Feedbacks zu treffen, das es aus der Umgebung erhält.
Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Betrugserkennung und selbstfahrende Autos. Es hat das Potenzial, viele Aufgaben zu automatisieren und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen zu verbessern.
Dieser Artikel konzentriert sich hauptsächlich auf Klassifizierungs- und Regressionskonzepte, die unter überwachtes maschinelles Lernen fallen. Lass uns anfangen!
Klassifikation im maschinellen Lernen
Die Klassifizierung ist eine maschinelle Lerntechnik, bei der ein Modell trainiert wird, um einer bestimmten Eingabe eine Klassenbezeichnung zuzuweisen. Es handelt sich um eine überwachte Lernaufgabe, was bedeutet, dass das Modell mit einem gekennzeichneten Datensatz trainiert wird, der Beispiele für die Eingabedaten und die entsprechenden Klassenbezeichnungen enthält.
Das Modell zielt darauf ab, die Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Klassenbezeichnungen zu lernen, um die Klassenbezeichnung für neue, unsichtbare Eingaben vorherzusagen.
Es gibt viele verschiedene Algorithmen, die für die Klassifizierung verwendet werden können, darunter logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen. Die Wahl des Algorithmus hängt von den Eigenschaften der Daten und der gewünschten Leistung des Modells ab.
Einige gängige Klassifizierungsanwendungen umfassen Spam-Erkennung, Stimmungsanalyse und Betrugserkennung. In jedem dieser Fälle können die Eingabedaten Text, numerische Werte oder eine Kombination aus beiden enthalten. Die Klassenbezeichnungen könnten binär (z. B. Spam oder kein Spam) oder mehrklassig (z. B. positive, neutrale, negative Stimmung) sein.
Betrachten Sie beispielsweise einen Datensatz mit Kundenrezensionen eines Produkts. Die Eingabedaten könnten der Text der Rezension sein, und die Klassenbezeichnung könnte eine Bewertung sein (z. B. positiv, neutral, negativ). Das Modell würde mit einem Datensatz gekennzeichneter Bewertungen trainiert und wäre dann in der Lage, die Bewertung einer neuen Bewertung vorherzusagen, die es zuvor noch nicht gesehen hatte.
Typen von ML-Klassifizierungsalgorithmen
Beim maschinellen Lernen gibt es verschiedene Arten von Klassifizierungsalgorithmen:
Logistische Regression
Dies ist ein lineares Modell, das für die binäre Klassifizierung verwendet wird. Es wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen. Das Ziel der logistischen Regression besteht darin, die besten Koeffizienten (Gewichte) zu finden, die den Fehler zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit und dem beobachteten Ergebnis minimieren.
Dies erfolgt durch Verwendung eines Optimierungsalgorithmus, wie z. B. Gradientenabstieg, um die Koeffizienten anzupassen, bis das Modell so gut wie möglich zu den Trainingsdaten passt.
Entscheidungsbäume
Dies sind baumähnliche Modelle, die Entscheidungen basierend auf Merkmalswerten treffen. Sie können sowohl für die binäre als auch für die mehrklassige Klassifizierung verwendet werden. Entscheidungsbäume haben mehrere Vorteile, einschließlich ihrer Einfachheit und Interoperabilität.
Sie können auch schnell trainieren und Vorhersagen treffen, und sie können sowohl mit numerischen als auch mit kategorialen Daten umgehen. Sie können jedoch anfällig für Überanpassung sein, insbesondere wenn der Baum tief ist und viele Äste hat.
Random Forest-Klassifizierung
Random Forest Classification ist eine Ensemble-Methode, die die Vorhersagen mehrerer Entscheidungsbäume kombiniert, um eine genauere und stabilere Vorhersage zu treffen. Es ist weniger anfällig für eine Überanpassung als ein einzelner Entscheidungsbaum, da die Vorhersagen der einzelnen Bäume gemittelt werden, wodurch die Varianz im Modell verringert wird.
AdaBoost
Dies ist ein Boosting-Algorithmus, der die Gewichtung falsch klassifizierter Beispiele im Trainingssatz adaptiv ändert. Es wird häufig für die binäre Klassifizierung verwendet.
Naive Bayes
Naive Bayes basiert auf dem Satz von Bayes, der eine Möglichkeit darstellt, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf der Grundlage neuer Beweise zu aktualisieren. Es ist ein probabilistischer Klassifikator, der häufig zur Textklassifizierung und Spam-Filterung verwendet wird.
K-Nächster Nachbar
K-Nearest Neighbors (KNN) wird für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet. Es ist eine nichtparametrische Methode, die einen Datenpunkt basierend auf der Klasse seiner nächsten Nachbarn klassifiziert. KNN hat mehrere Vorteile, einschließlich seiner Einfachheit und der Tatsache, dass es leicht zu implementieren ist. Es kann auch sowohl numerische als auch kategoriale Daten verarbeiten und macht keine Annahmen über die zugrunde liegende Datenverteilung.
Gradientenverstärkung
Dies sind Ensembles schwacher Lerner, die nacheinander trainiert werden, wobei jedes Modell versucht, die Fehler des vorherigen Modells zu korrigieren. Sie können sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet werden.
Regression im maschinellen Lernen
Beim maschinellen Lernen ist Regression eine Art überwachtes Lernen, bei dem das Ziel darin besteht, eine c-abhängige Variable basierend auf einem oder mehreren Eingabemerkmalen (auch als Prädiktoren oder unabhängige Variablen bezeichnet) vorherzusagen.
Regressionsalgorithmen werden verwendet, um die Beziehung zwischen den Eingaben und der Ausgabe zu modellieren und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Beziehung zu treffen. Die Regression kann sowohl für kontinuierliche als auch für kategoriale abhängige Variablen verwendet werden.
Im Allgemeinen besteht das Ziel der Regression darin, ein Modell zu erstellen, das die Ausgabe basierend auf den Eingabefunktionen genau vorhersagen kann, und die zugrunde liegende Beziehung zwischen den Eingabefunktionen und der Ausgabe zu verstehen.
Die Regressionsanalyse wird in verschiedenen Bereichen verwendet, darunter Wirtschaft, Finanzen, Marketing und Psychologie, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu verstehen und vorherzusagen. Es ist ein grundlegendes Werkzeug in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen und wird verwendet, um Vorhersagen zu treffen, Trends zu identifizieren und die zugrunde liegenden Mechanismen zu verstehen, die die Daten antreiben.
In einem einfachen linearen Regressionsmodell könnte das Ziel beispielsweise darin bestehen, den Preis eines Hauses basierend auf seiner Größe, seinem Standort und anderen Merkmalen vorherzusagen. Die Größe des Hauses und seine Lage wären die unabhängigen Variablen, und der Preis des Hauses wäre die abhängige Variable.
Das Modell würde mit Eingabedaten trainiert, die die Größe und Lage mehrerer Häuser zusammen mit den entsprechenden Preisen umfassen. Sobald das Modell trainiert ist, kann es verwendet werden, um Vorhersagen über den Preis eines Hauses in Anbetracht seiner Größe und Lage zu treffen.
Typen von ML-Regressionsalgorithmen
Regressionsalgorithmen sind in verschiedenen Formen verfügbar, und die Verwendung jedes Algorithmus hängt von der Anzahl der Parameter ab, z. B. der Art des Attributwerts, dem Muster der Trendlinie und der Anzahl unabhängiger Variablen. Zu den häufig verwendeten Regressionstechniken gehören:
Lineare Regression
Dieses einfache lineare Modell wird verwendet, um einen kontinuierlichen Wert basierend auf einer Reihe von Merkmalen vorherzusagen. Es wird verwendet, um die Beziehung zwischen den Merkmalen und der Zielvariablen zu modellieren, indem eine Linie an die Daten angepasst wird.
Polynomiale Regression
Dies ist ein nichtlineares Modell, das verwendet wird, um eine Kurve an die Daten anzupassen. Es wird verwendet, um Beziehungen zwischen den Merkmalen und der Zielvariablen zu modellieren, wenn die Beziehung nicht linear ist. Es basiert auf der Idee, dem linearen Modell Terme höherer Ordnung hinzuzufügen, um nichtlineare Beziehungen zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen zu erfassen.
Ridge-Regression
Dies ist ein lineares Modell, das eine Überanpassung in der linearen Regression behandelt. Es ist eine regularisierte Version der linearen Regression, die der Kostenfunktion einen Strafterm hinzufügt, um die Komplexität des Modells zu reduzieren.
Unterstützung der Vektorregression
Wie SVMs ist die Support Vector Regression ein lineares Modell, das versucht, die Daten anzupassen, indem es die Hyperebene findet, die den Spielraum zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen maximiert.
Im Gegensatz zu SVMs, die zur Klassifizierung verwendet werden, wird SVR jedoch für Regressionsaufgaben verwendet, bei denen das Ziel darin besteht, einen kontinuierlichen Wert und keine Klassenbezeichnung vorherzusagen.
Lasso-Regression
Dies ist ein weiteres regularisiertes lineares Modell, das verwendet wird, um eine Überanpassung in der linearen Regression zu verhindern. Es fügt der Kostenfunktion basierend auf dem Absolutwert der Koeffizienten einen Strafterm hinzu.
Bayessche lineare Regression
Die bayessche lineare Regression ist ein probabilistischer Ansatz zur linearen Regression auf der Grundlage des Bayes-Theorems, mit dem die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf der Grundlage neuer Beweise aktualisiert wird.
Dieses Regressionsmodell zielt darauf ab, die A-Posteriori-Verteilung der Modellparameter anhand der Daten zu schätzen. Dies erfolgt durch Definieren einer vorherigen Verteilung über die Parameter und anschließendes Verwenden des Bayes-Theorems zum Aktualisieren der Verteilung basierend auf den beobachteten Daten.
Regression vs. Klassifikation
Regression und Klassifizierung sind zwei Arten des überwachten Lernens, was bedeutet, dass sie verwendet werden, um eine Ausgabe basierend auf einer Reihe von Eingabemerkmalen vorherzusagen. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden:
RegressionKlassifizierungDefinitionEin Typ des überwachten Lernens, der einen kontinuierlichen Wert vorhersagtEin Typ des überwachten Lernens, der einen kategorialen Wert vorhersagtAusgabetypKontinuierlichDiskreteEvaluierungsmetrikenMean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)Genauigkeit, Präzision, Recall, F1 ScoreAlgorithmenLineare Regression, Lasso, Ridge, KNN, EntscheidungsbaumLogistische Regression, SVM, Naive Bayes, KNN, EntscheidungsbaumModellkomplexitätWeniger komplexe ModelleKomplexere ModelleAnnahmenLineare Beziehung zwischen Merkmalen und ZielKeine spezifischen Annahmen über die Beziehung zwischen Merkmalen und ZielKlassenungleichgewichtNicht zutreffendKann ein Problem darstellenAusreißerKann die Leistung des Modells beeinträchtigenNormalerweise kein ProblemBedeutsamkeit der MerkmaleMerkmale werden nach Wichtigkeit eingestuftMerkmale werden nicht nach Wichtigkeit geordnetBeispielanwendungenVorhersage von Preisen, Temperaturen, MengenVorhersage, ob E-Mail-Spam vorhergesagt wird, Vorhersage von Kundenabwanderung
Lernmittel
Es kann schwierig sein, die besten Online-Ressourcen zum Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens auszuwählen. Wir haben die beliebten Kurse zuverlässiger Plattformen untersucht, um Ihnen unsere Empfehlungen für die besten ML-Kurse zu Regression und Klassifizierung zu präsentieren.
#1. Machine Learning-Klassifizierungs-Bootcamp in Python
Dies ist ein Kurs, der auf der Udemy-Plattform angeboten wird. Es deckt eine Vielzahl von Klassifizierungsalgorithmen und -techniken ab, darunter Entscheidungsbäume und logistische Regression, und unterstützt Vektormaschinen.
Sie können sich auch über Themen wie Overfitting, Bias-Varianz-Kompromiss und Modellbewertung informieren. Der Kurs verwendet Python-Bibliotheken wie sci-kit-learn und pandas, um Modelle für maschinelles Lernen zu implementieren und zu evaluieren. Daher sind grundlegende Python-Kenntnisse erforderlich, um mit diesem Kurs zu beginnen.
#2. Regressions-Masterclass für maschinelles Lernen in Python
In diesem Udemy-Kurs behandelt der Trainer die Grundlagen und zugrunde liegenden Theorien verschiedener Regressionsalgorithmen, darunter lineare Regression, Polynomregression und Lasso- und Ridge-Regressionsverfahren.
Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, Regressionsalgorithmen zu implementieren und die Leistung trainierter Machine-Learning-Modelle anhand verschiedener Key Performance Indicators zu bewerten.
Einpacken
Algorithmen für maschinelles Lernen können in vielen Anwendungen sehr nützlich sein und dabei helfen, viele Prozesse zu automatisieren und zu rationalisieren. ML-Algorithmen verwenden statistische Techniken, um Muster in Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster zu treffen.
Sie können mit großen Datenmengen trainiert und für Aufgaben eingesetzt werden, die für Menschen manuell schwierig oder zeitaufwändig wären.
Jeder ML-Algorithmus hat seine Stärken und Schwächen, und die Wahl des Algorithmus hängt von der Art der Daten und den Anforderungen der Aufgabe ab. Es ist wichtig, den geeigneten Algorithmus oder die Kombination von Algorithmen für das spezifische Problem auszuwählen, das Sie zu lösen versuchen.
Es ist wichtig, den richtigen Algorithmustyp für Ihr Problem auszuwählen, da die Verwendung des falschen Algorithmustyps zu schlechter Leistung und ungenauen Vorhersagen führen kann. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welchen Algorithmus Sie verwenden sollen, kann es hilfreich sein, sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsalgorithmen auszuprobieren und ihre Leistung mit Ihrem Datensatz zu vergleichen.
Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich beim Erlernen von Regression vs. Klassifizierung beim maschinellen Lernen. Sie könnten auch daran interessiert sein, mehr über die besten Machine Learning-Modelle zu erfahren.