Обучение с учителем – это фундаментальная концепция машинного обучения, которая предполагает обучение модели с использованием размеченных данных для прогнозирования или классификации. В этой статье блога мы рассмотрим семь различных методов создания базовой программы контролируемого обучения. Каждый метод будет сопровождаться примером кода на Python, который поможет вам понять процесс реализации.

Метод 1: использование линейной регрессии scikit-learn
Пример кода:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Create a Linear Regression model
model = LinearRegression()
# Train the model using labeled data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 2: реализация деревьев решений с помощью scikit-learn
Пример кода:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create a Decision Tree classifier
model = DecisionTreeClassifier()
# Train the classifier using labeled data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 3: использование алгоритма K-ближайших соседей (KNN)
Пример кода:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Create a KNN classifier with k=3
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# Train the classifier using labeled data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 4: реализация машины опорных векторов (SVM)
Пример кода:

from sklearn.svm import SVC
# Create an SVM classifier
model = SVC()
# Train the classifier using labeled data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 5: построение нейронной сети с помощью Keras
Пример кода:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Create a sequential model
model = Sequential()
# Add layers to the model
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the model using labeled data
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 6. Использование случайных лесов
Пример кода:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Create a Random Forest classifier
model = RandomForestClassifier()
# Train the classifier using labeled data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 7: реализация повышения градиента
Пример кода:

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
# Create a Gradient Boosting classifier
model = GradientBoostingClassifier()
# Train the classifier using labeled data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(X_test)

В этой статье мы рассмотрели семь различных методов создания базовой программы контролируемого обучения. Эти методы охватывают широкий спектр алгоритмов, включая линейную регрессию, деревья решений, K-ближайшие соседи, машины опорных векторов, нейронные сети, случайные леса и повышение градиента. Применяя эти методы в своих проектах, вы можете начать создавать мощные модели машинного обучения. Экспериментируйте с различными алгоритмами, настраивайте их параметры и изучайте более продвинутые методы, чтобы улучшить свое понимание и опыт в контролируемом обучении.