Что такое задача регрессии?
Задача регрессии в области машинного обучения, особенно в контексте искусственного интеллекта, включает прогнозирование непрерывной выходной переменной на основе одной или нескольких входных переменных. Этот тип задачи является основополагающим для машинного обучения и используется, когда целью является прогнозирование величин, таких как прогнозирование цен на жилье, тенденций фондового рынка или даже темпов роста заболеваемости. В отличие от задач классификации, которые прогнозируют категориальные результаты, задачи регрессии фокусируются на прогнозировании действительных чисел.
Процесс выполнения задачи регрессии обычно следует серии методических шагов, каждый из которых важен для построения эффективной предиктивной модели. Эти шаги являются частью более широкого рабочего процесса машинного обучения и включают определение проблемы, сбор данных, предварительную обработку данных, выбор модели, обучение, оценку и развертывание.
1. Определение проблемы: Первый шаг включает четкое определение того, что вы хотите предсказать. Например, при анализе рынка жилья задача может заключаться в прогнозировании цены дома с учетом таких характеристик, как размер, местоположение и количество спален. Определение проблемы включает понимание характера данных и конкретных требований задачи.
2. Сбор данных: Сбор соответствующих данных важен для любой задачи регрессии. Эти данные формируют основу, на которой будет обучаться модель. Например, при прогнозировании цен на дома данные могут быть собраны из списков недвижимости, исторических данных о продажах и экономических показателей. Качество и количество данных существенно влияют на производительность модели.
3. Предварительная обработка данных: Перед тем, как подать данные в модель машинного обучения, требуется предварительная обработка. Этот этап включает очистку данных, обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и нормализацию или стандартизацию числовых признаков. Например, если набор данных включает категориальные переменные, такие как соседство, их можно преобразовать в числовую форму с помощью таких методов, как прямое кодирование. Аналогично, числовые признаки, такие как размер дома, можно стандартизировать, чтобы гарантировать, что все признаки вносят равный вклад в процесс обучения модели.
4. Выбор модели: Выбор правильной модели — критический шаг в задаче регрессии. Можно использовать несколько алгоритмов, включая линейную регрессию, полиномиальную регрессию, деревья решений, случайные леса и более сложные модели, такие как нейронные сети. Выбор модели зависит от сложности задачи, характера данных и желаемого баланса между интерпретируемостью и производительностью. Линейной регрессии может быть достаточно для простых линейных отношений, в то время как более сложные модели, такие как машины градиентного бустинга или нейронные сети, могут быть необходимы для захвата нелинейных закономерностей в данных.
5. Обучение: Во время обучения выбранная модель изучает взаимосвязи между входными признаками и целевой переменной. Это включает оптимизацию параметров модели для минимизации функции потерь, обычно среднеквадратичной ошибки (MSE) в задачах регрессии. Процесс обучения требует разделения данных на обучающие и проверочные наборы, чтобы гарантировать, что модель хорошо обобщает невидимые данные.
6. Оценка: После обучения производительность модели оценивается с использованием таких метрик, как средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (RMSE) или R-квадрат. Эти метрики дают представление о том, насколько точно модель предсказывает целевую переменную. Оценка помогает понять сильные и слабые стороны модели, направляя дальнейшее уточнение и настройку.
7. развертывание: После обучения и оценки модели ее можно развернуть в производственной среде, где она делает прогнозы на основе новых данных. Этот шаг включает интеграцию модели в приложения или системы, где она может предоставлять прогнозы в реальном времени, например, веб-приложение, которое оценивает цены на жилье на основе вводимых пользователем данных.
Для иллюстрации рассмотрим практический пример задачи регрессии: прогнозирование топливной экономичности автомобилей на основе таких характеристик, как размер двигателя, вес и мощность в лошадиных силах. Задача определяется как прогнозирование миль на галлон (MPG), которые может достичь автомобиль. Данные собираются из таких источников, как технические характеристики автомобиля и эксплуатационные испытания. Предварительная обработка может включать обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных, таких как тип топлива, и масштабирование числовых характеристик, таких как размер двигателя. Подходящая модель, такая как регрессор случайного леса, выбирается и обучается на данных. Эффективность модели оценивается с помощью RMSE, чтобы гарантировать, что она точно предсказывает MPG. Наконец, модель размещается на веб-сайте автосалона, чтобы помочь потенциальным покупателям оценить топливную экономичность на основе технических характеристик автомобиля.
Задачи регрессии являются неотъемлемой частью многих приложений в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, инженерию и науку об окружающей среде. Они позволяют организациям принимать решения на основе данных, предоставляя количественные прогнозы, которые информируют о стратегии и операциях.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
- Какова самая простая пошаговая процедура обучения распределенной модели ИИ в Google Cloud?
- Какую первую модель можно использовать для работы, и есть ли какие-то практические рекомендации для начала?
- Основаны ли алгоритмы и прогнозы на данных, полученных от человека?
- Каковы основные требования и простейшие методы создания модели обработки естественного языка? Как создать такую модель, используя доступные инструменты?
- Требуется ли для использования этих инструментов ежемесячная или годовая подписка или существует определенный объем бесплатного использования?
- Что такое эпоха в контексте параметров модели обучения?
- Каким образом уже обученная модель машинного обучения учитывает новый объем данных?
- Как ограничить предвзятость и дискриминацию в моделях машинного обучения?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning