የማሽን መማር ስልተ ቀመሮች ምደባ: መስመራዊ ተሃድሶ ፣ ምደባ እና ክላስተር

የማሽን ትምህርት በሂሳብ ማሻሻል ረገድ ትልቅ ተመሳሳይነቶች አሉት ፣ እሱም ዘዴዎችን ፣ ንድፈ ሃሳቦችን እና የትግበራ ጎራዎችን ይሰጣል። 

የማሽን ትምህርት በተሰጡት ምሳሌዎች (የሥልጠና ስብስብ) ተቃራኒ ተግባር ላይ እንደ ኪሳራ ተግባር “ቅነሳ ችግሮች” ተብሎ ይገለጻል ፡፡ ይህ ባህርይ በሰለጠነው ሞዴሉ በተሰጡት እሴቶች እና ለእያንዳንዱ ምሳሌ ለምሳሌ በሚጠበቁት እሴቶች መካከል ያለውን ልዩነት ያሳያል ፡፡ 

የመጨረሻው ግብ ሞዴሉ በስልጠናው ውስጥ ባልተመለከቱት ሁኔታዎች ላይ በትክክል የመተንበይ ችሎታውን ለማስተማር ነው ፡፡

የተለያዩ የአልጎሪዝም ምድቦችን መለየት የሚቻልበት ዘዴ ከተወሰነ ስርዓት የሚጠበቀው የውጤት አይነት ነው የማሽን መማር. 

ከዋና ዋናዎቹ ምድቦች መካከል

• La ምደባ: ግብአቶች በሁለት ወይም ከዚያ በላይ ክፍሎች የተከፈለ ሲሆን የመማር ስርዓቱ በግቤት ውስጥ ካሉ አንድ ወይም ከዚያ በላይ ክፍሎችን ለመመደብ የሚያስችል ሞዴልን ማቋቋም አለበት።እንደነዚህ ዓይነቶቹ ተግባራት በተለምዶ ቁጥጥር የሚደረግባቸው የመማር ቴክኒኮችን በመጠቀም ይገለፃሉ ፡፡ 

  የምደባ ምሳሌ አንድ ወይም ከዚያ በላይ ስያሜዎች በምስሉ ላይ ባሉ ነገሮች ወይም ትምህርቶች ላይ በመመርኮዝ ለአንድ የምስል መመደብ ነው ፤

• La ንዴት: ውጤቱ ቀጣይ እና ያልተነገረ ጎራ ካለው ካለው ልዩነት ጋር በእይታ ተመሳሳይ ነው።በተለምዶ ቁጥጥር በሚደረግበት ትምህርት ይተዳደራል። 

  በቀለማት ምስል መልክ የአንድ ትእይንት ጥልቀት የእይታ ጥልቀት መገመት ነው። 

  በእርግጥ ፣ በጥያቄ ውስጥ ያለው የውጤት ጎራ ሙሉ በሙሉ ወሰን የለውም ፣ እና በተወሰኑ በተወሰኑ በተለዩ የውይይት ስብስቦች ላይ ብቻ የተገደበ አይደለም ፣

• Il መሰብሰብ: የት ነው የውሂብ ስብስብ በቡድን የተከፋፈለ ነው ፣ ሆኖም ግን ፣ ከምደባቸው በተለየ ፣ ተቀዳሚ የማያውቁት።የዚህ ምድብ አካል የሆኑት ችግሮች ተፈጥሮ ብዙውን ጊዜ ቁጥጥር የማያስፈልጋቸው ትምህርታዊ ተግባራት ያደርጓቸዋል ፡፡

ቀላል የመስመር ተቆጣጣሪ ሞዴል

መስመራዊ መነቃቃት እኔ ነኝትክክለኛ እሴቶችን ለመገመት ያገለገሉ በሰፊው ጥቅም ላይ የዋለ ሞዴል-

• የቤቶች ዋጋ ፣
• የጥሪዎች ብዛት ፣
• በአንድ ሰው ጠቅላላ ሽያጮች ፣

እና የተከታታይ ተለዋዋጮችን መመዘኛ ይከተላል

• ካሬ ሜትር ፣
• ለአሁኑ መለያ ምዝገባ ፣
• የግለሰቡ ትምህርት

በመስመር ተቆጣጣሪነት ፣ በተለዋዋጭ ተለዋዋጮች እና በጥገኛ ተለዋዋጮች መካከል ያለው ግንኙነት ብዙውን ጊዜ በሁለቱ ተለዋዋጮች መካከል ያለውን ግንኙነት የሚወክል መስመር ይከተላል።

የተጣጣመ መስመር የመቆጣጠሪያው መስመር በመባል የሚታወቅ ሲሆን በ Y = a * X + b ዓይነት ቀጥተኛ መስመራዊ ይወከላል።

ቀመር የተመሰረተው ሁለት ወይም ከዚያ በላይ የሆኑ ባህሪያትን እርስ በእርስ ለማያያዝ በሚተላለፍ መረጃ ላይ የተመሠረተ ነው ፡፡ ስልተ ቀመሩን የግቤት ባህሪ ሲሰጡት ፣ ተቆጣጣሪው ሌላውን ባህርይ ይመልሳል።

በርካታ የመስመር ተቆጣጣሪዎች ሞዴል

ከአንድ በላይ ገለልተኛ ተለዋዋጭ ሲኖረን ፣ እንደሚከተለው ያለ አምሳያ በመውሰድ ስለ ብዙ መስመራዊ ተቆጣጣሪዎች እንነጋገራለን

y = ለ₀ + ለ₁x₁ + ለ₂x₂ +… + ለ_nx_n

• y የእሴቶች ዋጋ ነው ፣ ማለትም በአምሳያው የተተነበየውን ውጤት ይወክላል ፣
• b₀ ማለት ነው ፣ ‹x‹ ነው ‹‹ ‹‹ ‹‹ ‹‹ ‹›››››››››››››››››››››››XNUMX ሚ XNUMX. cept_i ሁሉም ከ 0 ጋር እኩል ናቸው;
• የመጀመሪያው ባሕርይ ለ₁ የ x የተባዛ ነው₁;
• ገና ሌላ ባህሪ ለ_n የ x የተባዛ ነው_n;
• x₁,x₂፣… ፣ ኤክስ_n የአምሳያው ገለልተኛ ተለዋዋጮች ናቸው።

በመሠረቱ ስሌት በቀጣይ ጥገኛ ተለዋዋጭ (y) እና በሁለት ወይም ከዚያ በላይ በሆኑ ተለዋዋጮች (x1 ፣ x2 ፣ x3…) መካከል ያለውን ግንኙነት ያብራራል። 

ለምሳሌ ፣ የሞተር ኃይልን ፣ ሲሊንደሮችን ቁጥር እና የነዳጅ ፍጆታን ከግምት ውስጥ በማስገባት የ CO2 ልቀትን (ጥገኛ ተለዋዋጭ y) ለመገመት ከፈለግን። እነዚህ የኋለኛው ምክንያቶች ገለልተኛ ተለዋዋጮች x1 ፣ x2 እና x3 ናቸው። የቋሚዎቹ ቁጥር ትክክለኛ ቁጥሮች ሲሆኑ የአምሳያው ግምታዊ ተቆጣጣሪዎች ተባዝተዋል ይባላል ‹ቀጣይነት ያለው ጥገኛ ተለዋዋጭ› ማለትም የ b0 ፣ b1 x1 ፣ b2 x2 ፣ ወዘተ. y ትክክለኛ ቁጥር ይሆናል።

በርካታ የቁጥጥር ትንታኔዎች ገለልተኛ ተለዋዋጮች በጥገኛ ተለዋዋጭ ላይ ያላቸውን ውጤት ለመለየት የሚያገለግል ዘዴ ነው።

እንደ ተለዋዋጭ ተለዋዋጮች ሲቀያየር ጥገኛ ተለዋዋጭ እንዴት እንደሚለወጥ መረዳታችን በእውነተኛ ሁኔታዎች ውስጥ ለውጦች የለውጥ ውጤቶች ወይም ተፅኖዎች ለመተንበይ ያስችለናል።

በርካታ መስመሮችን በመቆጣጠር ምን ሊሆን እንደሚችል ከግምት በማስገባት የሰውነት ብዛት መረጃ ጠቋሚ ሲቀየር የደም ግፊት እንዴት እንደሚቀየር መረዳት ይቻላል ፣ እናም ምን ሊሆን እንደሚችል ከግምት ያስገባል።

በብዙ ተቆጣጣሪዎች እንደ ዘይት ወይም ወርቅ የወደፊቱ አዝማሚያ ባሉ የዋጋ አዝማሚያዎች ላይ ግምቶችን ማግኘት እንችላለን።

በመጨረሻም በርካታ ቁጥር ያላቸው አሰተዳደሮች በሚተነተኑበት ጊዜም እንኳ የትምህርት አፈፃፀም ሞዴሎችን ለማግኘት የሚያስችል በመሆኑ በማሽን ትምህርት እና በሰው ሰራሽ የማሰብ መስክ ላይ ከፍተኛ ፍላጎት እያሳየ ነው ፡፡

ሎጅስቲክ የእድገት ሞዴል

ሎጅስቲክ / ረብዮሽ / ከአንድ ወይም ከዚያ በላይ የማብራሪያ ተለዋዋጮች የሁለትዮሽ ውጤትን ሞዴል ለማድረግ የሚያገለግል እስታቲስቲካዊ መሣሪያ ነው።

በአጠቃላይ ሁለት ክፍሎች ብቻ በሚገኙበት ለሁለትዮሽ ችግሮች ያገለግላል ፣ ለምሳሌ አዎ ወይም የለም ፣ 0 ወይም 1 ፣ ወንድ ወይም ሴት ወዘተ…

በዚህ ሁኔታ ውሂቡን መግለፅ እና በሁለትዮሽ ጥገኛ ተለዋዋጭ እና በአንዱ ወይም ከዚያ በላይ እጩ ወይም መደበኛ ገለልተኛ ተለዋዋጮች መካከል ያለውን ግንኙነት መግለፅ ይቻላል።

ውጤቱ የሚወሰነው በሎጂስቲክስ ተግባር በመጠቀም ምስጋና ይግባውና ይህም ሊሆን እንደሚችል ይገምታል እና ከዚያ defiለተገኘው እድል እሴት በጣም ቅርብ የሆነውን ክፍል (አዎንታዊ ወይም አሉታዊ) ያበቃል።

ሎጂካዊ አመላካች የ ቤተሰብን ቤተሰብ ለመመደብ እንደ አንድ ዘዴ ልንቆጥረው እንችላለን ክትትል የሚደረግበት የትምህርት ስልተ-ቀመር.

በስታቲስቲካዊ ዘዴዎችን በመጠቀም ፣ አመክንዮ መነቀስ በእውነቱ የአንድ የተወሰነ የግብዓት እሴት የአንድ የተወሰነ ክፍል አባል የመሆን እድልን ይወክላል።

በሁለትዮሽ ሎጂካዊ አመክንዮ ችግሮች ውስጥ ፣ ውጤቱ የአንድ ክፍል አባል የመሆን እድሉ P ይሆናል ፣ እሱ ደግሞ የሌላኛው ክፍል 1-P አካል ነው (P ማለት በ 0 እና በ 1 መካከል የሆነ ቁጥር ስለሆነ ፣ እናም ግምቱን ስለሚገልጽ) ፡፡

ለመተንበይ የምንሞክረው ተለዋዋጭ የሁለትዮሽ ሁለትዮሽ መሆኑን የሁለትዮሽ ሎጂካዊ አመላካች በጥሩ ሁኔታ ይሠራል ፣ ማለትም ፣ ሁለት እሴቶችን ብቻ ነው ሊገምተው የሚችለው እሴቱ 1 አወንታዊውን ክፍል ይወክላል ፣ ወይም አሉታዊውን ክፍል የሚወክል እሴት 0።

በሎጂካዊ አመክንዮ ሊፈቱ የሚችሉ የችግሮች ምሳሌዎች

• ኢ-ሜይል አይፈለጌ መልእክት ነው ወይም አይደለም ፡፡
• የመስመር ላይ ግ purchase የማጭበርበር ወይም ያልሆነ ፣ የግ the ሁኔታዎችን በመገምገም ፣
• ሕመምተኛው የራዲየስን በመገመት ስብራት አለው ፡፡

በምክንያታዊ አመክንዮ መገመት በሚፈልጉት (ጥገኛ ተለዋዋጭ) እና በአንዱ ወይም ከዚያ በላይ ነፃ ተለዋዋጮች መካከል ያለውን ግንኙነት በመለካት ትንበያ ትንበያ ማድረግ እንችላለን ፣ ማለትም ባህሪዎች ፡፡ የመገመት ግምት የሚከናወነው በሎጂካዊ ተግባር ነው።

ግምቶቹ በቀጣይነት ወደ ሁለትዮሽ እሴቶች ይቀየራሉ ፣ እና ትንበያው እውን እንዲሆን ፣ ይህ ውጤት ወደ ክፍሉ ክፍል ይመደባል ወይም አይሁን ላይ የተመሠረተ ነው ፣ ለተመደበው ክፍል ይመደባል።

ለምሳሌ ፣ የሎጂስቲክስ ተግባሩ አተገባበር 0,85 ከተመለሰ ያ ማለት ግብዓቱ ለክፍል 1 በመመደብ አዎንታዊ ክፍል አፍርቷል ማለት ነው ፣ በተቃራኒው በተቃራኒው እንደ 0,4 ወይም ከዚያ በላይ የሆነ እሴት ቢያገኝ ኖሮ ..

ሎጅስቲክ (registic) አነቃቂ የግብዓት እሴቶችን ምደባ ለመገምገም ሎጂስቲካዊ ተግባሩን ይጠቀማል።

የሎጂስቲካዊ ተግባር ፣ ሲጊዲድ ተብሎ የሚጠራው ፣ ጽሁፎችን ሳያካትት በ 0 እና 1 መካከል ባለው እሴት ላይ ማንኛውንም እሴት ሊወስድ እና ሊያዛውረው የሚችል ኩርባ ነው። ተግባሩ-

የት ነው:

• ሠ: የተፈጥሮ logarithms መሠረት (የዩኡለር ቁጥር ፣ ወይም የላቀ ተግባር exp ())
• b0 + b1 * x: መለወጥ የሚፈልጉትን ትክክለኛ ቁጥራዊ እሴት ነው ፡፡

አመክንዮ ለመቆጣጠር ጥቅም ላይ የዋለው ውክልና

ሎጊስቲክ regress ልክ እንደ መስመራዊ ተቆጣጣሪዎች እኩልታን እንደ ውክልና ይጠቀማል

የግብዓት እሴቶች (x) የውጤት እሴትን (y) ለመተንበይ ክብደትን ወይም እኩል ያልሆኑ እሴቶችን በመጠቀም በመስመር ተደምረዋል። በመስመር ተቆጣጣሪዎች መካከል ያለው ቁልፍ ልዩነት የሞዴል ውፅዓት እሴት ከቁጥር እሴት ይልቅ የሁለትዮሽ እሴት (0 ወይም 1) ነው።

የሎጂስቲካዊ ተሃድሶ ቀመር ምሳሌ ይኸውልዎት

y = e^(b0 + b1 * x) / (1 + e^(b0 + b1 * x))

ርግብ

• y ጥገኛ ተለዋዋጭ ነው ፣ ማለትም የተተነበየው እሴት ፣
• b0 ፖላራይዜሽን ወይም መቋረጡ ማለት ነው ፤
• b1 የነጠላ ግቤት እሴት (x) ተባባሪ ነው።

በግቤት ውሂቡ ውስጥ እያንዳንዱ አምድ ከስልጠናው ውሂብ መማር ያለበት ተጓዳኝ ተያያዥነት ያለው (የማይቋረጥ እውነተኛ እሴት) አለው።

በማህደረ ትውስታ ወይም በፋይል ውስጥ ሊያከማቹት የነበረው አምሳያ ትክክለኛ ውክልና በእኩያ ውስጥ (የቅድመ ይሁንታ ወይም የቢ እሴት) ተባባሪዎች ናቸው።

ሎጊዮሎጂያዊ አገላለጽ እድሎችን ይተነብያል (ቴክኒካዊ ክልል)

ሎጅስቲክ ረብሻ ነባሪውን ክፍል እድልን ያሳያል።

ለምሳሌ ፣ የሰውን sexታ እንደ ቁመታቸው እንደ ወንድ ወይም ሴት እንደ ምሳሌ እንውሰድ ፣ የመጀመሪያው ክፍል ወንድ ሊሆን ይችላል ፣ እና አመክንዮአዊ አመላካች (ሞዴሉ) የአንድን ሰው ቁመት ወይም ከዚያ በላይ የመሆን እድልን እንደ ወንድ ሊጻፍ ይችላል ፡፡ በመደበኛነት

ፒ (ወሲብ = ወንድ | ቁመት)

በሌላ መንገድ ተጽፎ፣ አንድ ግብአት (X) ከክፍል ቀድሞው ጋር የመሆኑን እድል እየቀረፅን ነው።definite (Y = 1)፣ እንደሚከተለው ልንጽፈው እንችላለን፡-

P(X) = P(Y = 1 | X)

የችግኙነት ግምትን ለማሳመን የግምት ትንበያ ወደ ሁለትዮሽ እሴቶች (0 ወይም 1) መለወጥ አለበት።

ሎጊስቲክ ማressionressionያ ቀጥ ያለ ዘዴ ነው ፣ ግን ግምቶች አመክንዮአዊ ተግባሩን በመጠቀም ይለወጣሉ። የዚህ ተፅእኖ በመስመር ተቆጣጣሪዎች እንደቻልነው የግብዓት መስመራዊ ጥምር ግምቶች ከእንግዲህ ወዲህ ልንረዳ አንችልም ፣ ለምሳሌ ከላይ ፣ ሞዴሉ እንደሚከተለው ሊገለፅ ይችላል-

ገጽ (X) = e ^ (b0 + b1 * X) / (1 + e ^ (b0 + b1 * X))

አሁን ስሌቱን እንደሚከተለው እንለውጣለን ፡፡ እሱን ለመቀየር በአንደኛው ወገን ላይ የተፈጥሮ ሎጋሪዝም በማከል እንቀጥላለን ፡፡

ln (p (X) / 1 - p (X)) = b0 + b1 * X

በዚህ መንገድ በቀኝ በኩል የሚገኘውን የውጤት ስሌት እንደገና መስመራዊ መሆኑን (ልክ በመስመራዊ ተቆጣጣሪዎች) ፣ እና በግራ በኩል ያለው ግብዓት የነባሪው ክፍል እድሉ ሎጋሪዝም ነው።

ይሁንታዎች / አጋጣሚዎች / ምንም ይሁን በሌለው ሁኔታ የተከፋፈለው የክስተቱ ይሁንታ ድምር ነው ፣ ለምሳሌ 0,8 / (1-0,8) ውጤቱ 4. ስለሆነም እኛ ይልቁንስ እኛ መጻፍ እንችላለን-

ln (አድማጮች) = b0 + b1 * X

ይሁንታዎች ምዝግብ-ተቀይረው ስለሆኑ ፣ ይህንን ግራ-ግራ ሎግ-ኦድደር ወይም ፕሮቢት / ብለን እንጠራዋለን

የአካባቢያችንን ክፍል ወደ ቀኝ መመለስ እና እንደ ጻፍነው

ይሁንታ = e ^ (b0 + b1 * X)

ይህ ሁሉ ሞዴሉ አሁንም የግብአቶቹ መስመራዊ ጥምረት መሆኑን እንድንገነዘብ ይረዳናል ነገርግን ይህ መስመራዊ ጥምረት የቅድመ ክፍልን የሎግ ፕሮባቢሊቲዎችን ያመለክታል።defiኒታ

ሎጂካዊ አመላካች ሞዴልን መማር

የሎጂስቲክስ ረቂቅ ስልተ ቀመሮች ተባባሪ (ቤታ ወይም ቢ እሴቶች) በትምህርቱ ደረጃ ይገመገማሉ። ይህንን ለማድረግ ከፍተኛውን የመገመት ግምት እንጠቀማለን ፡፡

ከፍተኛው የዕድል ግምት በበርካታ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች ጥቅም ላይ የሚውል የመማሪያ ስልተ ቀመር ነው። በአምሳያው የተገኙት ቅንጅቶች ለቅድመ ትምህርት ቤት ክፍል ወደ 1 (ለምሳሌ ወንድ) በጣም ቅርብ የሆነ እሴት ይተነብያሉdefinite እና እሴት ወደ 0 (ለምሳሌ ሴት) በጣም ቅርብ ለሌላው ክፍል። ከፍተኛው የሎጂስቲክስ ሪግሬሽን እድሎች በመረጃው ውስጥ ካሉት አንፃር በአምሳያው የተተነበዩትን ፕሮባቢሊቲዎች ስህተት የሚቀንሱ የቁጥር እሴቶችን (ቤታ ወይም ኦብ እሴቶችን) የማግኘት ሂደት ነው (ለምሳሌ ፣ መረጃው የመጀመሪያ ክፍል ከሆነ እድሉ 1) .

ለሥልጠናው ውሂቡ በጣም ጥሩ የተባበሩ እሴቶችን ለማቃለል አነስተኛ ስልተ ቀመር እንጠቀማለን። ይህ ብዙውን ጊዜ ውጤታማ የቁጥራዊ ማመቻቸት ስልትን በመጠቀም በተግባር ላይ ይውላል።

Ercole Palmeri

---