Методы классификации машинного обучения

Эта статья представляет собой анализ того, как методы классификации машинного обучения помогают улучшить качество данных и улучшить понимание данных о клиентах.

Низкое качество данных может привести к неточному анализу и принятию решений в информационных системах. Алгоритмы классификации машинного обучения (ML) стали эффективными инструментами для решения широкого спектра проблем с качеством данных путем автоматического поиска и исправления аномалий в наборах данных. Существуют различные методы и стратегии, используемые для применения классификаторов ML к таким задачам, как очистка данных, идентификация выбросов, вменение пропущенных значений и связывание записей. Критерии оценки и методологии анализа производительности, используемые для измерения эффективности моделей машинного обучения в решении проблем качества данных, развиваются.

Обзор методов классификации машинного обучения

Методы классификации машинного обучения имеют решающее значение для распознавания закономерностей и составления прогнозов на основе входных данных. Четыре популярных метода — это Naive Bayesовский метод, машины опорных векторов (SVM), Random Forest и нейронные сети. Каждая стратегия имеет уникальные преимущества и недостатки.

Naive Bayes

Вероятностная модель основана на теореме Байеса. Он предполагает независимость функций на основе метки класса. Naive Bayes известен своей простотой и эффективностью. Его способность обрабатывать огромные наборы данных и многомерные наборы данных делает его популярным выбором для различных приложений. Кроме того, он хорошо справляется с задачами классификации текста из-за внутренней разреженности текстовых данных. Naive Bayes способен эффективно обрабатывать как числовые, так и категориальные характеристики. Однако его «наивное» предположение о независимости функций может ограничить его полезность в некоторых случаях.

Машины опорных векторов (SVM)

SVM ищет идеальную границу или гиперплоскость, которая максимизирует разницу между различными классами в многомерных областях. Универсальность SVM обусловлена способностью обрабатывать нелинейно различимые данные с помощью функций ядра. Большие наборы данных и многомерные данные значительно выигрывают от SVM. Однако выбор подходящих типов ядра и оптимизация соответствующих параметров могут быть затруднены во время реализации. Более того, производительность SVM в многомерных пространствах функций ограничивает ее понятность.

Random Forest

Комбинированный подход, который смешивает несколько деревьев решений для повышения общей точности прогнозирования. Random Forest снижает вариации за счет агрегирования результатов отдельных деревьев и обеспечивает важность признаков. Этот подход поддерживает как числовые функции, так и функции категорий. Хотя Random Forest дает отличные результаты, переобучение может произойти, если количество деревьев превысит разумный порог.

Нейронные сети

Нейронные сети имитируют структуру и функциональность человеческого мозга. Нейронные сети понимают сложные закономерности и связи в данных через взаимосвязанные узлы. Их сила заключается в способности распознавать сложные структуры, что делает их важными для множества приложений. В отличие от других методов, построение и обучение нейронных сетей требует значительных вычислительных ресурсов и затрат времени. Более того, их непрозрачный характер затрудняет интерпретацию.

Понимание различий между наивным Байесом, машинами опорных векторов, случайными лесами и нейронными сетями позволяет программистам выбирать лучший метод для своего конкретного случая использования. На выбор влияют размер данных, размерность, сложность, интерпретируемость и доступные ресурсы обработки. Naive Bayesовский метод, благодаря своей простоте и эффективности, может подойти для задач категоризации текста. Напротив, устойчивость SVM к нелинейно разделяемым данным делает его отличным соперником для специализированных приложений. Между тем, Random Forest повышает точность и минимизирует волатильность. Наконец, хотя нейронные сети требуют значительных ресурсов и менее интерпретируемы, они демонстрируют исключительные возможности в распознавании сложных закономерностей.

Методологии и подходы в классификации машинного обучения для улучшения качества данных

Алгоритмы классификации машинного обучения (ML) имеют решающее значение для повышения качества данных, поскольку они могут автоматически обнаруживать и исправлять противоречивые или ошибочные точки данных в больших наборах данных. В последнее время значительно возрос интерес к исследованию новых процедур и способов решения трудностей, связанных с растущей сложностью и объемом данных. В этом посте будут рассмотрены известные алгоритмы классификации машинного обучения, направленные на улучшение качества данных. Мы рассмотрим их основные характеристики и практическое применение.

Активное обучение (AL)

AL — это широко используемый метод, который предполагает взаимодействие человеческого опыта с алгоритмами машинного обучения для постоянного улучшения производительности классификатора посредством итеративного уточнения. Активное обучение (AL) начинается с ручной классификации ограниченного числа случаев и последующего обучения классификатора с использованием этого исходного набора данных. Впоследствии компьютер выбирает неоднозначные случаи, а именно те, чьи истинные метки еще не определены, и требует проверки человеком. Как только основные истинные метки получены, классификатор расширяет свою базу знаний и продолжает присваивать метки новым неопределенным случаям, пока не достигнет состояния конвергенции. Этот интерактивный подход к обучению позволяет системе постепенно улучшать понимание основного распределения данных, одновременно уменьшая необходимость вмешательства человека.

Глубокое обучение (DL)

Очень многообещающий метод классификации машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети (ИНС), основанные на структуре и работе биологических нейронов. Модели глубокого обучения могут автономно получать представления объектов с иерархией из необработанных данных, применяя несколько уровней нелинейных преобразований. Глубокое обучение позволяет эффективно обрабатывать сложные форматы данных, такие как изображения, звуки и текст, что позволяет ему достигать высочайшей производительности в широком спектре приложений.

Ансамблевое обучение (EL)

Надежный подход к классификации в машинном обучении, который объединяет множество слабых учащихся для формирования сильного классификатора. Методы ансамблевого обучения, такие как Random Forest, повышение градиента и AdaBoost, создают различные деревья решений или другие базовые модели, используя подмножества заданных данных. В процессе прогнозирования каждая отдельная базовая модель вносит свой вклад в голосование, а конечный результат выбирается путем объединения или агрегирования этих голосов. Модели ансамблевого обучения (EL) обычно обеспечивают более высокую точность и устойчивость по сравнению с моделями индивидуального обучения, поскольку они обладают способностью улавливать дополнительные закономерности в данных.

Разработка функций (FE)

Важнейшая часть конвейеров классификации ML включает преобразование необработанных данных в значимые представления, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей ML. Методы извлечения признаков, такие как Bag of Words, TF-IDF и Word Embeddings, имеют целью сохранить существенные семантические связи между фрагментами данных. Пакет слов представляет текстовые данные в виде двоичных векторов, указывающих наличие или отсутствие определенных терминов, а TF-IDF применяет веса к терминам на основе их частотного распределения в текстах. Вложения слов, такие как Word2Vec и Doc2Vec, преобразуют слова или полные документы в компактные векторные пространства, сохраняя при этом их семантическое значение.

Метрики оценки — это важнейшие инструменты для количественной оценки эффективности систем классификации машинного обучения и объективной оценки их производительности. Некоторые общие показатели оценки включают точность, отзыв, оценку F1 и точность. Метрика точности — это отношение правильно предсказанных положительных случаев ко всем ожидаемым положительным случаям. С другой стороны, Recall подсчитывает процент точно выявленных реальных положительных случаев. Оценка F1 представляет собой гармоническое среднее точности и полноты, которое обеспечивает хорошо сбалансированную оценку с использованием как ложноотрицательных, так и ложноположительных результатов. Точность — это мера доли правильно выявленных случаев по сравнению с общим количеством образцов.

Заключение

Алгоритмы классификации машинного обучения предлагают ценные подходы к решению проблем, связанных с поддержанием высокого качества данных в сегодняшних постоянно меняющихся средах данных. Такие методы, по мнению разработчиков компании DST Global, как активное обучение, глубокое обучение, ансамблевое обучение, разработка функций и метрики оценки, постоянно расширяют границы того, чего можно достичь при анализе данных и моделировании. Применяя эти инновационные процессы и подходы, компании могут раскрывать скрытую информацию, снижать риски и принимать обоснованные решения на основе надежных и точных данных.