Обучение с учителем: Классификация (например, спам/не спам) и регрессия (например, предсказание цен).

Обучение с учителем (Supervised Learning) — это один из основных подходов в машинном обучении, где модель обучается на размеченных данных (данных с известными ответами). Основные задачи обучения с учителем — это классификация и регрессия. Рассмотрим их подробнее.

1. Классификация

Классификация — это задача, в которой модель предсказывает дискретные категории (классы) на основе входных данных. Примеры задач классификации:

• Определение, является ли письмо спамом или нет (спам/не спам).

• Классификация изображений (например, кошка/собака).

• Определение тональности текста (положительный/отрицательный отзыв).

Основные этапы классификации:

1. Подготовка данных:

   • Сбор данных: например, набор писем с метками "спам" и "не спам".

   • Предобработка данных: очистка текста (удаление стоп-слов, приведение к нижнему регистру), токенизация, векторизация (например, с использованием TF-IDF или word2vec).

2. Выбор модели:

   • Популярные алгоритмы для классификации:

     • Логистическая регрессия (Logistic Regression).

     • Метод опорных векторов (SVM).

     • Деревья решений (Decision Trees).

     • Случайный лес (Random Forest).

     • Градиентный бустинг (Gradient Boosting, например, XGBoost, LightGBM).

     • Нейронные сети (Neural Networks).

3. Обучение модели:

   • Модель обучается на размеченных данных, где для каждого примера известен правильный класс.

   • Например, для задачи "спам/не спам" модель учится находить закономерности в тексте, которые отличают спам от не спама.

4. Оценка модели:

   • Используются метрики, такие как точность (accuracy), точность (precision), полнота (recall), F1-мера.

   • Пример: если модель правильно классифицировала 95 из 100 писем, её точность составляет 95%.

5. Применение модели:

   • После обучения модель может предсказывать класс для новых данных. Например, определить, является ли новое письмо спамом.

2. Регрессия

Регрессия — это задача, в которой модель предсказывает непрерывные значения на основе входных данных. Примеры задач регрессии:

• Предсказание цены дома на основе его характеристик (площадь, количество комнат, местоположение).

• Прогнозирование температуры на завтра.

• Оценка времени доставки товара.

Основные этапы регрессии:

1. Подготовка данных:

   • Сбор данных: например, набор данных о домах с указанием их характеристик и цен.

   • Предобработка данных: обработка пропущенных значений, нормализация или стандартизация числовых признаков, кодирование категориальных признаков (например, One-Hot Encoding).

2. Выбор модели:

   • Популярные алгоритмы для регрессии:

     • Линейная регрессия (Linear Regression).

     • Метод опорных векторов для регрессии (SVR).

     • Деревья решений (Decision Trees).

     • Случайный лес (Random Forest).

     • Градиентный бустинг (Gradient Boosting, например, XGBoost, LightGBM).

     • Нейронные сети (Neural Networks).

3. Обучение модели:

   • Модель обучается на размеченных данных, где для каждого примера известен правильный ответ (например, цена дома).

   • Например, для задачи предсказания цены дома модель учится находить зависимости между характеристиками дома (площадь, количество комнат) и его ценой.

4. Оценка модели:

   • Используются метрики, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE), коэффициент детерминации (R²).

   • Пример: если MSE модели составляет 1000, это означает, что средний квадрат ошибки предсказания цены дома равен 1000.

5. Применение модели:

   • После обучения модель может предсказывать значения для новых данных. Например, оценить стоимость нового дома на основе его характеристик.

Примеры задач и алгоритмов

Пример 1: Классификация (спам/не спам)

• Данные: Набор писем с метками "спам" и "не спам".

• Признаки: Текст письма (после предобработки и векторизации).

• Модель: Логистическая регрессия.

• Обучение: Модель учится отличать спам от не спама на основе слов в письмах.

• Применение: Модель предсказывает, является ли новое письмо спамом.

Пример 2: Регрессия (предсказание цен на дома)

• Данные: Набор данных о домах (площадь, количество комнат, местоположение, цена).

• Признаки: Числовые и категориальные характеристики дома.

• Модель: Случайный лес.

• Обучение: Модель учится предсказывать цену дома на основе его характеристик.

• Применение: Модель оценивает стоимость нового дома.

Различия между классификацией и регрессией

Заключение

Обучение с учителем — это мощный инструмент для решения задач классификации и регрессии. Ключевые шаги включают подготовку данных, выбор модели, обучение, оценку и применение. В зависимости от задачи (дискретной или непрерывной) выбираются соответствующие алгоритмы и метрики. Например, для классификации спама используется логистическая регрессия, а для предсказания цен — случайный лес или градиентный бустинг.