Поставянето на класификатор в регресионно обучение и тестване служи на решаваща цел в областта на изкуствения интелект и машинното обучение. Основната цел на регресията е да се предвидят непрекъснати числени стойности въз основа на входни характеристики. Има обаче сценарии, при които трябва да класифицираме данните в отделни категории, вместо да предвиждаме непрекъснати стойности. В такива случаи поставянето на класификатор става от съществено значение.
Целта на поставянето на класификатор в регресионно обучение и тестване е да се трансформира регресионният проблем в класификационен проблем. Правейки това, можем да използваме силата на алгоритмите за класификация, за да решим задачата за регресия. Този подход ни позволява да използваме широк набор от класификатори, които са специално предназначени за справяне с проблеми с класификацията.
Една обща техника за монтиране на класификатор в регресия е да се дискретизира непрекъснатата изходна променлива в набор от предварително дефинирани категории. Например, ако прогнозираме цените на жилищата, можем да разделим ценовия диапазон на категории като „ниски“, „средни“ и „високи“. След това можем да обучим класификатор да предвижда тези категории въз основа на входните характеристики като брой стаи, местоположение и квадратни кадри.
Чрез монтиране на класификатор можем да се възползваме от различни алгоритми за класификация като дървета на решенията, произволни гори, опорни векторни машини и невронни мрежи. Тези алгоритми са способни да обработват сложни връзки между входните характеристики и целевата променлива. Те могат да научат границите на решенията и моделите в данните, за да правят точни прогнози.
Освен това, монтирането на класификатор в регресионно обучение и тестване ни позволява да оценим ефективността на регресионния модел в класификационен контекст. Можем да използваме добре установени показатели за оценка като точност, прецизност, припомняне и F1-резултат, за да оценим колко добре се представя регресионният модел, когато се третира като класификатор.
Освен това, поставянето на класификатор в регресионно обучение и тестване осигурява дидактическа стойност. Помага ни да изследваме различни гледни точки и подходи за решаване на регресионни проблеми. Като разглеждаме проблема като задача за класификация, можем да придобием представа за основните модели и връзки в данните. Тази по-широка перспектива подобрява разбирането ни за данните и може да доведе до иновативни решения и техники за инженеринг на функции.
За да илюстрираме целта на поставянето на класификатор в регресионно обучение и тестване, нека разгледаме един пример. Да предположим, че имаме набор от данни, съдържащ информация за представянето на учениците, включително характеристики като учебни часове, присъствие и предишни оценки. Целевата променлива е резултатът от окончателния изпит, който е непрекъсната стойност. Ако искаме да предвидим дали даден студент ще издържи или ще се провали въз основа на резултата от окончателния му изпит, можем да напаснем класификатор, като разделим резултатите в две категории: „издържал“ и „не успял“. След това можем да обучим класификатор, използвайки функциите за въвеждане, за да предвидим резултата за преминаване/неуспех.
Поставянето на класификатор в регресионно обучение и тестване ни позволява да трансформираме регресионен проблем в класификационен проблем. Това ни позволява да използваме силата на алгоритмите за класификация, да оценим ефективността на регресионния модел в контекст на класификация и да придобием по-широко разбиране на данните. Този подход предоставя ценна перспектива и отваря нови възможности за решаване на регресионни проблеми.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/MLP машинно обучение с Python:
- Какво представлява опорната векторна машина (SVM)?
- Подходящ ли е алгоритъмът K за най-близки съседи за изграждане на обучаеми модели за машинно обучение?
- SVM алгоритъмът за обучение често ли се използва като двоичен линеен класификатор?
- Могат ли регресионните алгоритми да работят с непрекъснати данни?
- Линейната регресия особено подходяща ли е за мащабиране?
- Как динамичната честотна лента с изместване на средната стойност коригира адаптивно параметъра на честотната лента въз основа на плътността на точките от данни?
- Каква е целта на присвояването на тегла на наборите от функции в изпълнението на динамичната честотна лента със средна промяна?
- Как се определя новата стойност на радиуса при подхода на динамичната честотна лента на средното изместване?
- Как подходът на средната промяна на динамичната честотна лента се справя с правилното намиране на центроиди без твърдо кодиране на радиуса?
- Какво е ограничението за използване на фиксиран радиус в алгоритъма за средно изместване?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/MLP Машинно обучение с Python