Regressie versus classificatie in machine learning uitgelegd

Regressie en classificatie zijn twee van de meest fundamentele en belangrijke gebieden van machine learning.

Het kan lastig zijn om onderscheid te maken tussen regressie- en classificatie-algoritmen wanneer u net begint met machine learning. Begrijpen hoe deze algoritmen werken en wanneer ze moeten worden gebruikt, kan cruciaal zijn voor het maken van nauwkeurige voorspellingen en effectieve beslissingen.

Laten we eerst eens kijken naar machine learning.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een methode om computers te leren leren en beslissingen te nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het omvat het trainen van een computermodel op een dataset, waardoor het model voorspellingen kan doen of beslissingen kan nemen op basis van patronen en relaties in de data.

Er zijn drie hoofdtypen van machinaal leren: gesuperviseerd leren, leren zonder toezicht en versterkend leren.

Bij Begeleid leren wordt het model voorzien van gelabelde trainingsgegevens, inclusief invoergegevens en de bijbehorende juiste uitvoer. Het doel is dat het model voorspellingen doet over de output voor nieuwe, ongeziene gegevens op basis van de patronen die het uit de trainingsgegevens heeft geleerd.

Bij Unsupervised learning krijgt het model geen gelabelde trainingsgegevens. In plaats daarvan wordt het overgelaten om zelfstandig patronen en relaties in de gegevens te ontdekken. Dit kan worden gebruikt om groepen of clusters in de gegevens te identificeren of om anomalieën of ongebruikelijke patronen te vinden.

En bij Reinforcement Learning leert een agent om te gaan met zijn omgeving om een ​​maximale beloning te krijgen. Het omvat het trainen van een model om beslissingen te nemen op basis van de feedback die het van de omgeving ontvangt.

Machine learning wordt gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, fraudedetectie en zelfrijdende auto’s. Het heeft het potentieel om veel taken te automatiseren en de besluitvorming in verschillende industrieën te verbeteren.

Dit artikel richt zich voornamelijk op classificatie- en regressieconcepten, die vallen onder gesuperviseerd machinaal leren. Laten we beginnen!

Classificatie in machine learning

Classificatie is een techniek voor machinaal leren waarbij een model wordt getraind om een ​​klasselabel toe te wijzen aan een bepaalde invoer. Het is een begeleide leertaak, wat betekent dat het model wordt getraind op een gelabelde dataset die voorbeelden bevat van de invoergegevens en de bijbehorende klasselabels.

Het model is bedoeld om de relatie tussen de invoergegevens en de klassenlabels te leren om het klassenlabel te voorspellen voor nieuwe, ongeziene invoer.

Er zijn veel verschillende algoritmen die kunnen worden gebruikt voor classificatie, waaronder logistische regressie, beslissingsbomen en ondersteunende vectormachines. De keuze van het algoritme hangt af van de kenmerken van de gegevens en de gewenste prestaties van het model.

Enkele veelgebruikte classificatietoepassingen zijn spamdetectie, sentimentanalyse en fraudedetectie. In elk van deze gevallen kunnen de invoergegevens tekst, numerieke waarden of een combinatie van beide bevatten. De klassenlabels kunnen binair zijn (bijvoorbeeld spam of geen spam) of multi-klasse (bijvoorbeeld positief, neutraal, negatief sentiment).

Neem bijvoorbeeld een dataset met klantrecensies van een product. De invoergegevens kunnen de tekst van de beoordeling zijn en het klasselabel kan een beoordeling zijn (bijv. positief, neutraal, negatief). Het model zou worden getraind op een dataset van gelabelde recensies en zou vervolgens de beoordeling kunnen voorspellen van een nieuwe recensie die het nog niet eerder had gezien.

  Metagegevens toevoegen aan Spotify-tracks

Typen ML-classificatiealgoritmen

Er zijn verschillende soorten classificatie-algoritmen bij machine learning:

Logistieke regressie

Dit is een lineair model dat wordt gebruikt voor binaire classificatie. Het wordt gebruikt om de waarschijnlijkheid van een bepaalde gebeurtenis te voorspellen. Het doel van logistische regressie is om de beste coëfficiënten (gewichten) te vinden die de fout tussen de voorspelde waarschijnlijkheid en de waargenomen uitkomst minimaliseren.

Dit wordt gedaan door een optimalisatie-algoritme, zoals gradiëntafdaling, te gebruiken om de coëfficiënten aan te passen totdat het model zo goed mogelijk past bij de trainingsgegevens.

Beslissingsbomen

Dit zijn boomachtige modellen die beslissingen nemen op basis van kenmerkwaarden. Ze kunnen worden gebruikt voor zowel binaire classificatie als classificatie met meerdere klassen. Beslisbomen hebben verschillende voordelen, waaronder hun eenvoud en interoperabiliteit.

Ze zijn ook snel om te trainen en voorspellingen te doen, en ze kunnen zowel numerieke als categorische gegevens verwerken. Ze kunnen echter vatbaar zijn voor overfitting, vooral als de boom diep is en veel takken heeft.

Willekeurige bosclassificatie

Random Forest Classification is een ensemblemethode die de voorspellingen van meerdere beslissingsbomen combineert om een ​​nauwkeurigere en stabielere voorspelling te maken. Het is minder vatbaar voor overfitting dan een enkele beslissingsboom omdat de voorspellingen van de individuele bomen worden gemiddeld, wat de variantie in het model verkleint.

AdaBoost

Dit is een boosting-algoritme dat adaptief het gewicht van verkeerd geclassificeerde voorbeelden in de trainingsset verandert. Het wordt vaak gebruikt voor binaire classificatie.

Naïeve Bayes

Naïve Bayes is gebaseerd op de stelling van Bayes, een manier om de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis bij te werken op basis van nieuw bewijsmateriaal. Het is een probabilistische classificatie die vaak wordt gebruikt voor tekstclassificatie en spamfilters.

K-naaste buur

K-Nearest Neighbours (KNN) wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken. Het is een niet-parametrische methode die een datapunt classificeert op basis van de klasse van zijn naaste buren. KNN heeft verschillende voordelen, waaronder de eenvoud en het feit dat het gemakkelijk te implementeren is. Het kan ook zowel numerieke als categorische gegevens verwerken en doet geen aannames over de onderliggende gegevensdistributie.

Verloopversterking

Dit zijn ensembles van zwakke leerlingen die opeenvolgend worden getraind, waarbij elk model probeert de fouten van het vorige model te corrigeren. Ze kunnen zowel voor classificatie als voor regressie worden gebruikt.

Regressie in machine learning

Bij machine learning is regressie een vorm van leren onder toezicht waarbij het doel is om een ​​afhankelijke variabele te voorspellen op basis van een of meer invoerkenmerken (ook wel voorspellers of onafhankelijke variabelen genoemd).

Regressie-algoritmen worden gebruikt om de relatie tussen de invoer en de uitvoer te modelleren en voorspellingen te doen op basis van die relatie. Regressie kan worden gebruikt voor zowel continue als categorische afhankelijke variabelen.

Over het algemeen is het doel van regressie het bouwen van een model dat de uitvoer nauwkeurig kan voorspellen op basis van de invoerkenmerken en om de onderliggende relatie tussen de invoerkenmerken en de uitvoer te begrijpen.

Regressieanalyse wordt op verschillende gebieden gebruikt, waaronder economie, financiën, marketing en psychologie, om de relaties tussen verschillende variabelen te begrijpen en te voorspellen. Het is een fundamentele tool in data-analyse en machine learning en wordt gebruikt om voorspellingen te doen, trends te identificeren en de onderliggende mechanismen te begrijpen die de data sturen.

  Kerning wijzigen in Microsoft Word

In een eenvoudig lineair regressiemodel kan het doel bijvoorbeeld zijn om de prijs van een huis te voorspellen op basis van de grootte, locatie en andere kenmerken. De grootte van het huis en de locatie zouden de onafhankelijke variabelen zijn, en de prijs van het huis zou de afhankelijke variabele zijn.

Het model zou worden getraind op invoergegevens, waaronder de grootte en locatie van verschillende huizen, samen met hun bijbehorende prijzen. Als het model eenmaal is getraind, kan het worden gebruikt om voorspellingen te doen over de prijs van een huis, gezien de grootte en locatie.

ML-regressie-algoritmen typen

Regressie-algoritmen zijn beschikbaar in verschillende vormen en het gebruik van elk algoritme hangt af van het aantal parameters, zoals het soort attribuutwaarde, het patroon van de trendlijn en het aantal onafhankelijke variabelen. Regressietechnieken die vaak worden gebruikt, zijn onder meer:

Lineaire regressie

Dit eenvoudige lineaire model wordt gebruikt om een ​​continue waarde te voorspellen op basis van een reeks kenmerken. Het wordt gebruikt om de relatie tussen de kenmerken en de doelvariabele te modelleren door een lijn aan de gegevens te koppelen.

Polynomiale regressie

Dit is een niet-lineair model dat wordt gebruikt om een ​​curve aan de gegevens aan te passen. Het wordt gebruikt om relaties tussen de kenmerken en de doelvariabele te modelleren wanneer de relatie niet lineair is. Het is gebaseerd op het idee om termen van hogere orde aan het lineaire model toe te voegen om niet-lineaire relaties tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen vast te leggen.

Ridge-regressie

Dit is een lineair model dat overfitting bij lineaire regressie aanpakt. Het is een geregulariseerde versie van lineaire regressie die een strafterm toevoegt aan de kostenfunctie om de complexiteit van het model te verminderen.

Ondersteuning van vectorregressie

Net als SVM’s is Support Vector Regression een lineair model dat probeert de gegevens te passen door het hypervlak te vinden dat de marge tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen maximaliseert.

In tegenstelling tot SVM’s, die worden gebruikt voor classificatie, wordt SVR echter gebruikt voor regressietaken, waarbij het doel is om een ​​continue waarde te voorspellen in plaats van een klasselabel.

Lasso-regressie

Dit is een ander geregulariseerd lineair model dat wordt gebruikt om overfitting bij lineaire regressie te voorkomen. Het voegt een strafterm toe aan de kostenfunctie op basis van de absolute waarde van de coëfficiënten.

Bayesiaanse lineaire regressie

Bayesiaanse lineaire regressie is een probabilistische benadering van lineaire regressie op basis van de stelling van Bayes, een manier om de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis bij te werken op basis van nieuw bewijsmateriaal.

Dit regressiemodel is bedoeld om de posterieure verdeling van de modelparameters te schatten, gegeven de gegevens. Dit wordt gedaan door een voorafgaande verdeling over de parameters te definiëren en vervolgens de stelling van Bayes te gebruiken om de verdeling bij te werken op basis van de waargenomen gegevens.

Regressie versus classificatie

Regressie en classificatie zijn twee soorten begeleid leren, wat betekent dat ze worden gebruikt om een ​​uitvoer te voorspellen op basis van een reeks invoerkenmerken. Er zijn echter enkele belangrijke verschillen tussen de twee:

RegressieClassificatieDefinitieEen type gesuperviseerd leren dat een continue waarde voorspeltEen type gesuperviseerd leren dat een categorische waarde voorspeltUitvoertypeContinuDiscreetEvaluatiestatistiekenMean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE)Nauwkeurigheid, precisie, herinnering, F1-scoreAlgoritmenLineaire regressie, Lasso, Ridge, KNN, Decision TreeLogistic regression, SVM, Naïve Bayes, KNN, Decision TreeModelcomplexiteitMinder complexe modellenMeer complexe modellenAannamesLineaire relatie tussen kenmerken en doelGeen specifieke aannames over de relatie tussen kenmerken en doelKlasse-onbalansNiet van toepassingHet kan een probleem zijnUitschietersKan de prestaties van het model beïnvloedenMeestal geen probleemBelang van kenmerkenKenmerken worden gerangschikt op belangrijkheidKenmerken zijn niet gerangschikt op belangrijkheidVoorbeeld toepassingenVoorspellen van prijzen, temperaturen, hoeveelhedenVoorspellen of e-mail spam, voorspellen van klantverloop

  Top 7 Bug Bounty-platforms voor organisaties om de beveiliging te verbeteren

leermiddelen

Het kan een uitdaging zijn om de beste online bronnen te kiezen voor het begrijpen van machine learning-concepten. We hebben de populaire cursussen van betrouwbare platforms onderzocht om u onze aanbevelingen voor de beste ML-cursussen over regressie en classificatie te presenteren.

#1. Machine Learning Classificatie Bootcamp in Python

Dit is een cursus die wordt aangeboden op het Udemy-platform. Het omvat een verscheidenheid aan classificatie-algoritmen en -technieken, waaronder beslissingsbomen en logistische regressie, en ondersteunt vectormachines.

U kunt ook meer te weten komen over onderwerpen als overfitting, afweging tussen bias en variantie en modelevaluatie. De cursus maakt gebruik van Python-bibliotheken zoals sci-kit-learn en panda’s om machine learning-modellen te implementeren en te evalueren. Er is dus basiskennis van Python vereist om met deze cursus aan de slag te gaan.

#2. Machine Learning Regressie Masterclass in Python

In deze Udemy-cursus behandelt de trainer de basisprincipes en onderliggende theorie van verschillende regressie-algoritmen, waaronder lineaire regressie, polynomiale regressie en Lasso & Ridge-regressietechnieken.

Aan het einde van deze cursus bent u in staat om regressie-algoritmen te implementeren en de prestaties van getrainde Machine Learning-modellen te beoordelen met behulp van verschillende Key Performance-indicatoren.

Afsluiten

Machine learning-algoritmen kunnen in veel toepassingen erg nuttig zijn en ze kunnen helpen bij het automatiseren en stroomlijnen van veel processen. ML-algoritmen gebruiken statistische technieken om patronen in gegevens te leren en op basis van die patronen voorspellingen te doen of beslissingen te nemen.

Ze kunnen worden getraind op grote hoeveelheden gegevens en kunnen worden gebruikt om taken uit te voeren die voor mensen moeilijk of tijdrovend zouden zijn om handmatig uit te voeren.

Elk ML-algoritme heeft zijn sterke en zwakke punten, en de keuze van het algoritme hangt af van de aard van de gegevens en de vereisten van de taak. Het is belangrijk om het juiste algoritme of de juiste combinatie van algoritmen te kiezen voor het specifieke probleem dat u probeert op te lossen.

Het is belangrijk om het juiste type algoritme voor uw probleem te kiezen, aangezien het gebruik van het verkeerde type algoritme kan leiden tot slechte prestaties en onnauwkeurige voorspellingen. Als u niet zeker weet welk algoritme u moet gebruiken, kan het nuttig zijn om zowel regressie- als classificatiealgoritmen uit te proberen en hun prestaties op uw dataset te vergelijken.

Ik hoop dat je dit artikel nuttig vond bij het leren van regressie versus classificatie in machine learning. Mogelijk bent u ook geïnteresseerd in meer informatie over de beste Machine Learning-modellen.

gerelateerde berichten