Om 'n klassifiseerder in regressie-opleiding en -toetsing te pas, dien 'n deurslaggewende doel op die gebied van Kunsmatige Intelligensie en Masjienleer. Die primêre doel van regressie is om deurlopende numeriese waardes te voorspel gebaseer op insetkenmerke. Daar is egter scenario's waar ons die data in diskrete kategorieë moet klassifiseer eerder as om deurlopende waardes te voorspel. In sulke gevalle word die pas van 'n klassifiseerder noodsaaklik.
Die doel om 'n klassifiseerder in regressie-opleiding en -toetsing te pas, is om die regressieprobleem in 'n klassifikasieprobleem te transformeer. Deur dit te doen, kan ons die krag van klassifikasiealgoritmes benut om die regressietaak op te los. Hierdie benadering stel ons in staat om 'n wye reeks klassifiseerders te gebruik wat spesifiek ontwerp is vir die hantering van klassifikasieprobleme.
Een algemene tegniek om 'n klassifiseerder in regressie te pas, is om die kontinue uitsetveranderlike te diskretiseer in 'n stel voorafbepaalde kategorieë. As ons byvoorbeeld huispryse voorspel, kan ons die prysklas in kategorieë verdeel soos "laag", "medium" en "hoog." Ons kan dan 'n klassifiseerder oplei om hierdie kategorieë te voorspel op grond van die invoerkenmerke soos die aantal kamers, ligging en vierkante beeldmateriaal.
Deur 'n klassifiseerder te pas, kan ons voordeel trek uit verskeie klassifikasie-algoritmes soos besluitnemingsbome, ewekansige woude, ondersteuningsvektormasjiene en neurale netwerke. Hierdie algoritmes is in staat om komplekse verwantskappe tussen insetkenmerke en die teikenveranderlike te hanteer. Hulle kan besluitgrense en patrone in die data leer om akkurate voorspellings te maak.
Boonop stel die inpas van 'n klassifiseerder in regressie-opleiding en -toetsing ons in staat om die prestasie van die regressiemodel in 'n klassifikasiekonteks te evalueer. Ons kan goed gevestigde evalueringsmaatstawwe soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping en F1-telling gebruik om te bepaal hoe goed die regressiemodel presteer wanneer dit as 'n klassifiseerder behandel word.
Daarbenewens bied die pas van 'n klassifiseerder in regressie-opleiding en -toetsing 'n didaktiese waarde. Dit help ons om verskillende perspektiewe en benaderings te verken om regressieprobleme op te los. Deur die probleem as 'n klassifikasietaak te beskou, kan ons insigte kry in die onderliggende patrone en verwantskappe in die data. Hierdie breër perspektief verbeter ons begrip van die data en kan lei tot innoverende oplossings en kenmerk-ingenieurstegnieke.
Om die doel daarvan om 'n klassifiseerder in regressie-opleiding en -toetsing te pas te illustreer, kom ons kyk na 'n voorbeeld. Gestel ons het 'n datastel wat inligting bevat oor die prestasie van studente, insluitend kenmerke soos studie-ure, bywoning en vorige grade. Die teikenveranderlike is die finale eksamentelling, wat 'n deurlopende waarde is. As ons wil voorspel of 'n student sal slaag of druip op grond van hul finale eksamentelling, kan ons 'n klassifiseerder pas deur die tellings in twee kategorieë te diskretiseer: "slaag" en "druip." Ons kan dan 'n klassifiseerder oplei deur die invoerkenmerke te gebruik om die slaag/druipuitkoms te voorspel.
Deur 'n klassifiseerder in regressie-opleiding en -toetsing te pas, laat ons 'n regressieprobleem omskep in 'n klassifikasieprobleem. Dit stel ons in staat om die krag van klassifikasie-algoritmes te benut, die prestasie van die regressiemodel in 'n klassifikasiekonteks te evalueer en 'n breër begrip van die data te verkry. Hierdie benadering bied 'n waardevolle perspektief en maak nuwe moontlikhede oop vir die oplossing van regressieprobleme.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/MLP masjienleer met Python:
- Wat is die ondersteuningsvektormasjien (SVM)?
- Is die K naaste bure-algoritme goed geskik vir die bou van opleibare masjienleermodelle?
- Word SVM-opleidingsalgoritme algemeen gebruik as 'n binêre lineêre klassifiseerder?
- Kan regressie-algoritmes met deurlopende data werk?
- Is lineêre regressie veral geskik vir skaal?
- Hoe beteken verskuiwing dinamiese bandwydte pas die bandwydte-parameter aanpasbaar aan op grond van die digtheid van die datapunte?
- Wat is die doel daarvan om gewigte aan kenmerkstelle toe te ken in die implementering van die gemiddelde verskuiwing van dinamiese bandwydte?
- Hoe word die nuwe radiuswaarde bepaal in die gemiddelde verskuiwing dinamiese bandwydte benadering?
- Hoe hanteer die gemiddelde verskuiwing-dinamiese bandwydte-benadering om sentroïede korrek te vind sonder om die radius hard te kodeer?
- Wat is die beperking om 'n vaste radius in die gemiddelde skuifalgoritme te gebruik?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/MLP Machine Learning with Python