Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմի վիճակագրական համեմատություն

Կանխատեսող մոդելավորումը և տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացումը կառուցված են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների վրա: Այս ալգորիթմները համակարգիչներին հնարավորություն են տալիս ճշգրիտ կանխատեսումներ և խորաթափանց տեղեկատվություն տրամադրել՝ սովորելով տվյալներից օրինաչափություններ և հարաբերակցություններ: Քանի որ հասանելի են բազմաթիվ տարբեր ալգորիթմներ, կարևոր է հասկանալ դրանց տարբերակիչ հատկությունները և ընտրել լավագույնը որոշակի իրավիճակի համար:

Յուրաքանչյուր ալգորիթմի կատարողականի անկողմնակալ գնահատում առաջարկելով՝ վիճակագրական համեմատությունը վճռորոշ դեր է խաղում ալգորիթմի ընտրության հարցում: Մենք կարող ենք գնահատել ալգորիթմների ուժեղ կողմերը, թերությունները և համապատասխանությունը որոշակի առաջադրանքների համար՝ դրանք հակադրելով վիճակագրական չափումների միջոցով: Այն մեզ հնարավորություն է տալիս թվային ձևի մեջ դնել ալգորիթմի արդյունավետության ցուցիչները, ինչպիսիք են հիշեցումը, ճշգրտությունը և ճշգրտությունը: Այս հոդվածում մենք կհամեմատենք մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները վիճակագրորեն:

Հասկանալով վիճակագրական համեմատությունը

Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմների արդյունավետությունը գնահատելու կարևոր բաղադրիչը վիճակագրական համեմատությունն է: Վիճակագրական չափումների օգտագործմամբ տարբեր ալգորիթմների արդյունավետության օբյեկտիվ գնահատման և հակադրման տեխնիկան հայտնի է որպես վիճակագրական համեմատություն: Այն թույլ է տալիս մեզ արդարացիորեն համեմատել իրերը և բացահայտումներից կարևոր եզրակացություններ անել:

Հիմնական չափումներ և գնահատման տեխնիկա

Ճշգրտություն, ճշգրտություն, հիշել և F1- գնահատական. Ժամանակի մեծամասնությունը դասակարգման աշխատանքներն օգտագործում են այս ցուցանիշները: Ճշգրիտությունը հաշվում է ճշգրիտ ակնկալվող դրական դեպքերի տոկոսը, մինչդեռ ճշգրտությունը գնահատում է ալգորիթմի կանխատեսումների ընդհանուր ճշգրտությունը: Հիշեցումը, որը սովորաբար կոչվում է զգայունություն, չափում է, թե որքան լավ է ալգորիթմը կարող ճանաչել դրական դեպքերը: F1−score-ն ապահովում է դասակարգման ունակության արդարացի գնահատական՝ միավորելով ճշգրտությունը և հետ կանչումը մեկ վիճակագրության մեջ:

Շփոթության մատրիցա. Շփոթության մատրիցան առաջարկում է ալգորիթմի դասակարգման արդյունքների մանրակրկիտ բաշխում: Մի քանի դասերում ալգորիթմի կատարողականի ավելի լավ ընկալումը հնարավոր է դառնում իրական դրական, ճշմարիտ բացասական, կեղծ դրական և կեղծ բացասական թվերի ներկայացմամբ:

ROC կորեր և AUC. Իրական դրական դրույքաչափի և կեղծ դրական դրույքաչափի փոխզիջումը տարբեր դասակարգման մակարդակներում պատկերված է գրաֆիկորեն՝ օգտագործելով ընդունիչի գործառնական բնութագրերի (ROC) կորերը: Ալգորիթմի կատարողականը բոլոր պոտենցիալ շեմերի նկատմամբ ցուցադրվում է կորի տակ գտնվող տարածքով (AUC): AUC արժեքները, որոնք ավելի բարձր են, առաջարկում են բարելավված դասակարգման կատարողականություն:

Cross−validation. Cross−validation-ը մեթոդ է՝ գնահատելու, թե որքան լավ է ալգորիթմը կատարում տվյալների մի քանի խմբերի վրա: Cross−validation-ը օգնում է գնահատել մեթոդի ընդհանրացումը և նվազեցնել գերհամապատասխանությունը՝ բաժանելով տվյալների բազան բազմաթիվ ծալքերի և կրկնվող կերպով վարժեցնելով և գնահատելով ալգորիթմը տարբեր համակցությունների վրա:

Կողմնակալություն-Վարիանս Trade-Off. Վիճակագրական համեմատության էական գաղափարներից է կողմնակալության-տարբերակման փոխզիջումը: Դա կապված է տվյալների մեջ նուրբ օրինաչափություններ հայտնաբերելու մոդելի կարողության (ցածր կողմնակալություն) և աղմուկի կամ փոքր տատանումների նկատմամբ զգայունության (բարձր շեղումների) միջև հավասարակշռություն պահպանելու հետ: Համոզվելու համար, որ ալգորիթմը արդյունավետորեն աշխատում է ինչպես մարզումների, այնպես էլ անհայտ տվյալների վրա, անհրաժեշտ է գտնել իդեալական հավասարակշռություն:

Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմի վիճակագրական համեմատություն

Գծային ռեգրեսիա

Ռեգրեսիոն վերլուծությունը օգտագործում է այս տեխնիկան՝ որպես կախյալ փոփոխականի և մեկ կամ մի քանի անկախ փոփոխականների միջև կապը մոդելավորելու հիմնարար մեթոդ: Քառակուսի սխալների գումարը նվազեցնելու համար գծային ռեգրեսիան փորձում է ուղիղ գիծ տեղավորել տվյալների կետերին: Հնարավոր է գնահատել մոդելի համապատասխանությունը և համապատասխանությունը՝ օգտագործելով վիճակագրական չափումներ, ինչպիսիք են որոշման գործակիցը (R−քառակուսի) և p− արժեքները գործակիցների համար։

Բազմանդամ ռեգրեսիա

Բազմանդամ ռեգրեսիան օգտակար է, երբ փոփոխականների միջև կապում կա կոր օրինաչափություն: Այս մոտեցումը կարող է ավելի բարդ հարաբերակցություններ արձանագրել փոփոխականների միջև՝ գծային անդամներից բացի, օգտագործելով բազմանդամ տերմիններ: Հիպոթեզի թեստերը կարող են օգտագործվել բազմանդամի տերմինների վիճակագրական նշանակությունը գնահատելու համար, ինչը թույլ է տալիս մեզ ընտրել բազմանդամի ամենահարմար աստիճանը:

Որոշման ծառի ռեգրեսիա

Ռեկուրսիվորեն բաժանելով առանձնահատկությունների տարածությունը տարածաշրջանների՝ որոշումների ծառի ռեգրեսիան ապահովում է ռեգրեսիայի խնդիրների ոչ գծային լուծում: Որոշումները կայացվում են յուրաքանչյուր ներքին հանգույցի առանձնահատկությունների արժեքների հիման վրա, ինչը հանգեցնում է մի քանի ճյուղերի: Միջինացնելով թիրախային արժեքները ողջ տարածքում, որը համապատասխանում է մուտքային հատկանիշի արժեքներին, կարելի է ստանալ վերջնական կանխատեսված արժեքը: Կարելի է գնահատել որոշումների ծառի ռեգրեսիայի արդյունավետությունն ու մեկնաբանելիությունը՝ օգտագործելով վիճակագրական չափումներ, ինչպիսիք են միջին քառակուսի սխալը (MSE) և R−քառակուսի:

Լոգիստիկ ռեգրեսիա

Լոգիստիկ ռեգրեսիան բազմակողմանի մեթոդ է, որը կանխատեսում է մուտքային տվյալների և երկուական կամ բազմակարգ թիրախային փոփոխականի միջև կապը: Այն որոշում է հավանականությունը, որ կոնկրետ օրինակը պատկանում է որոշակի դասին: Համակարգի դասակարգման կատարողականը գնահատելու համար կարող են օգտագործվել վիճակագրական չափումներ, ինչպիսիք են ճշտությունը, ճշգրտությունը, հետ կանչումը և F1-նշումը:

Աջակցման վեկտորային մեքենա

SVM-ը հզոր ալգորիթմ է, որը գտնում է օպտիմալ հիպերպլանը բարձր չափերի տարածության մեջ և բաժանում տվյալները մի քանի խմբերի: Դասերի միջև մարժան առավելագույնի հասցնելով, SVM-ն նպատակ ունի ապահովելու կայուն դասակարգում: Կարևոր վիճակագրական ցուցանիշները, որոնք օգտագործվում են SVM-ի կատարողականը գնահատելու համար, ներառում են ճշտությունը, ճշգրտությունը, հիշելը և F1- միավորը: SVM-ն կարող է լրացուցիչ լուծել ոչ գծային հարաբերությունները հատկանիշների միջև՝ օգտագործելով միջուկի տեխնիկան:

Պատահական անտառ

Որոշման մի քանի ծառեր համակցված են՝ օգտագործելով Random Forest համույթի մոտեցումը՝ կանխատեսում ստանալու համար: Որոշման յուրաքանչյուր ծառ ստեղծվում է` օգտագործելով հատկանիշների և տեղեկատվության պատահականորեն ընտրված ենթաբազմությունը: Պատահական անտառի դասակարգչի աշխատանքը գնահատելու համար կարող են օգտագործվել վիճակագրական չափումներ՝ ներառյալ ճշտությունը, ճշգրտությունը, հետ կանչելը և F1- միավորը: Ծրագիրը տրամադրում է պատկերացումներ խաղարկային կարևորության վերաբերյալ՝ հիմնված Gini ինդեքսի կամ տեղեկատվության ստացման վրա:

Եզրակացություն

Որոշակի առաջադրանքի համար մեքենայական ուսուցման լավագույն ալգորիթմի ընտրության գործընթացը մեծապես հիմնված է վիճակագրական համեմատության վրա: Մենք կարող ենք անկողմնակալ կերպով գնահատել տարբեր ալգորիթմների ֆունկցիոնալությունը և հատկությունները` կատարելով համապարփակ վիճակագրական ուսումնասիրություն: Վիճակագրության համեմատությունը կարող է լույս սփռել մի շարք պարամետրերի վրա, ներառյալ ROC կորի տակ գտնվող տարածքը, F1-սքորը, հիշեցումը, ճշգրտությունը և ճշգրտությունը: Այս միջոցները մեզ թույլ են տալիս գնահատել ալգորիթմի կանխատեսման ճշգրտությունը, հարմարվողականությունը տարբեր տվյալների բաշխմանը և դիմադրությունը աղմուկի կամ արտանետումների նկատմամբ: Մենք կարող ենք նաև չափել, թե որքան արդյունավետ է ալգորիթմը ընդհանրացնում և համոզվել, որ այն լավ է աշխատում չստուգված տվյալների վրա՝ օգտագործելով վիճակագրական համեմատության մեթոդներ, ինչպիսիք են խաչաձև վավերացումը: