Как использовать памятку Scikit-learn для выбора правильного алгоритма
Проще говоря, машинное обучение означает, что наши машины и программное обеспечение обучаются на основе предоставленных данных. Это отрасль искусственного интеллекта и компьютерных наук, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, с целью постоянного повышения точности. Например: В детстве нам было любопытно научиться кататься на велосипеде. Изначально мы не знали, как балансировать и вращать лопасти. Поскольку в процессе мы много раз падали, мы, наконец, научились ездить на нем. Теперь мы особо не напоминаем себе об этих трюках. Потому что наш разум и мышцы тела тренируются соответствующим образом и работают точно, когда это необходимо. Таким образом, во время всего этого процесса обучения езде на велосипеде мы фактически предоставляли нашему мозгу различные типы данных, которые помогали нам его выучить. Точно так же мы предоставляем некоторые данные машинам, чтобы они были способны принимать некоторые важные решения без участия человека.
Машинное обучение — это мощный инструмент для решения сложных задач, но выбор правильного алгоритма может оказаться непростой задачей. алгоритм машинного обучения для конкретной задачи. Эту статью можно использовать как руководство по использованию шпаргалки для выбора правильного алгоритма:
Схема шпаргалки проста и понятна. Если вы внимательно выполните описанные шаги, вы легко сможете выбрать подходящий алгоритм для своей задачи машинного обучения. Это помогает пользователю учитывать различные факторы, такие как количество выборок, характеристики данных, зашумленные данные, потребность в интерпретируемости или масштабируемости и т. д.
Шаг 1. Определите тип проблемы
Наш первый шаг — определить тип проблемы, с которой мы имеем дело. Scikit-learn поддерживает три основных типа задач: классификацию, регрессию и кластеризацию. Проблемы классификации включают прогнозирование категориальных результатов, регрессия часто используется для прогнозирования количественных результатов, а кластеризация включает группировку схожих точек данных.
Шаг 2: Определите количество образцов
Важно учитывать, сколько выборок данных присутствует одновременно и требуются ли дополнительные данные для эффективного решения проблемы машинного обучения.
Шаг 3. Определите количество функций
Функции — это входные переменные или атрибуты, используемые алгоритмом машинного обучения для изучения данных и прогнозирования. Еще одно важное соображение — количество признаков в наборе данных. Если у вас менее 1000 объектов, вы можете использовать ряд моделей, включая линейные модели, деревья решений и ближайших соседей. Если у вас есть более 1000 функций, вам может потребоваться рассмотреть те модели, которые могут обрабатывать многомерные данные, такие как линейные модели с регуляризацией или методы ядра.
Шаг 4. Определите характер ваших данных
Характер данных относится к характеристикам набора данных и может варьироваться в зависимости от многих различных факторов, таких как источник данных и тип данных и т. д. Если ваши данные структурированы, вы можете использовать такие модели, как линейные модели, деревья решений и случайные леса. Если ваши данные неструктурированы, вы можете рассмотреть возможность использования моделей глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN).
Шаг 5. Рассмотрите интерпретируемость модели
Другим фактором, который следует учитывать, является интерпретируемость модели. Если важно понять, как модель делает прогнозы, вы можете рассмотреть возможность использования деревьев решений или линейных моделей. Однако, если интерпретируемость не является серьезной проблемой, можно рассмотреть более сложные модели, такие как модели глубокого обучения.
Шаг 6. Рассмотрите вычислительные требования
Наконец, вы должны учитывать вычислительные требования модели. Некоторые модели требуют больше вычислительных ресурсов, чем другие. Например, для моделей глубокого обучения могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы, в то время как линейные модели относительно эффективны в вычислительном отношении.
Таким образом, выбор правильного алгоритма машинного обучения требует тщательного рассмотрения типа задачи, количества выборок, количества признаков, характера данных, интерпретируемости модели и требований к вычислениям.
Шпаргалка Scikit-learn разработана как полезный инструмент для инженеров по машинному обучению, предоставляя быстрый и простой справочник для выбора наиболее подходящего алгоритма для их проблемы.
