Понимание разницы между моделями классификации и регрессии: руководство для начинающих

Когда дело доходит до машинного обучения, обычно используются два типа моделей: модели классификации и регрессии. Хотя на первый взгляд они могут показаться похожими, они служат разным целям и применяются к разным типам проблем. В этой статье мы рассмотрим ключевые различия между моделями классификации и регрессии, обсудим различные методы, используемые в каждом подходе, и предоставим примеры кода, которые помогут вам понять эти концепции. Итак, приступим!

Содержание:

  1. Что такое классификация?
  2. Что такое регрессия?
  3. Ключевые различия между моделями классификации и регрессии
  4. Методы классификации
    4.1. Логистическая регрессия
    4.2. Деревья решений
    4.3. Случайные леса
    4.4. Машины опорных векторов (SVM)
    4.5. Наивный Байес
    4.6. Нейронные сети (глубокое обучение)
  5. Методы регрессии
    5.1. Линейная регрессия
    5.2. Полиномиальная регрессия
    5.3. Деревья решений
    5.4. Случайные леса
    5.5. Повышение градиента
    5.6. Нейронные сети (глубокое обучение)
  6. Выбор между классификацией и регрессией
  7. Заключение

Что такое классификация?
Классификация – это метод машинного обучения, используемый для категоризации данных по предопределенным классам или меткам. Он обычно используется для решения таких проблем, как обнаружение спама в электронной почте, анализ настроений, распознавание изображений и обнаружение мошенничества. При классификации выходные данные являются дискретными и представляют определенный класс или категорию.

Что такое регрессия?
С другой стороны, регрессия — это метод машинного обучения, используемый для прогнозирования непрерывных числовых значений. Он используется, когда выходная переменная имеет реальное значение, например, при прогнозировании цен на жилье, тенденций фондового рынка или прогнозировании продаж. Модели регрессии направлены на установление взаимосвязи между входными переменными и непрерывной выходной переменной.

Ключевые различия между моделями классификации и регрессии:

  1. Тип выходных данных: модели классификации прогнозируют дискретные классы или категории, а модели регрессии прогнозируют непрерывные числовые значения.
  2. Метрики оценки. Модели классификации обычно оцениваются с использованием таких показателей, как точность, точность, полнота и показатель F1. Модели регрессии оцениваются с использованием таких показателей, как среднеквадратическая ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и R-квадрат.
  3. Алгоритмы. Для задач классификации и регрессии обычно используются разные алгоритмы, хотя некоторые алгоритмы можно адаптировать для обоих. Выбор алгоритма зависит от характеристик данных и решаемой проблемы.

Методы классификации.
Давайте рассмотрим некоторые популярные методы классификации:

  1. Логистическая регрессия.
    Логистическая регрессия — это широко используемый алгоритм классификации, который прогнозирует вероятность принадлежности экземпляра к определенному классу. Он использует логистическую функцию для моделирования взаимосвязи между входными переменными и двоичными выходными данными.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Create a logistic regression classifier
classifier = LogisticRegression()
# Train the classifier
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = classifier.predict(X_test)
  1. Деревья решений.
    Деревья решений — это универсальные и интуитивно понятные модели классификации, которые создают структуру, подобную блок-схеме, на основе значений признаков для прогнозирования.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create a decision tree classifier
classifier = DecisionTreeClassifier()
# Train the classifier
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = classifier.predict(X_test)
  1. Случайные леса.
    Случайные леса — это ансамблевый метод, который объединяет несколько деревьев решений для получения более точных прогнозов. Они случайным образом выбирают подмножества функций и строят несколько деревьев, а затем объединяют прогнозы каждого дерева.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Create a random forest classifier
classifier = RandomForestClassifier()
# Train the classifier
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = classifier.predict(X_test)
  1. Машины опорных векторов (SVM):
    SVM — это мощный алгоритм классификации, который находит оптимальную гиперплоскость для разделения различных классов. Он преобразует входные данные в многомерное пространство, обеспечивая четкое разделение.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.svm import SVC
# Create an SVM classifier
classifier = SVC()
# Train the classifier
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = classifier.predict(X_test)
  1. Наивный Байес:
    Наивный Байес — это вероятностный алгоритм классификации, основанный на теореме Байеса. Предполагается, что функции независимы друг от друга, что упрощает расчеты.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# Create a Naive Bayes classifier
classifier = GaussianNB()
# Train the classifier
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = classifier.predict(X_test)
  1. Нейронные сети (глубокое обучение).
    Нейронные сети, особенно модели глубокого обучения, в последние годы приобрели популярность благодаря своей способности изучать сложные закономерности и делать точные прогнозы в различных областях. Их можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.

Пример кода с использованием библиотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf
# Define a neural network model
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)

Методы регрессии:
Давайте рассмотрим некоторые популярные методы регрессии:

  1. Линейная регрессия.
    Линейная регрессия — это простой, но мощный алгоритм регрессии, который предполагает линейную связь между входными переменными и выходными данными. Он оценивает коэффициенты, которые минимизируют сумму квадратов ошибок.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)
  1. Полиномиальная регрессия.
    Полиномиальная регрессия расширяет линейную регрессию за счет введения полиномиальных членов для выявления нелинейных связей между входными переменными и выходными данными.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Create polynomial features
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X_train)
# Create a polynomial regression model
model = LinearRegression()
# Train the model
model.fit(X_poly, y_train)
# Make predictions
X_test_poly = poly.transform(X_test)
predictions = model.predict(X_test_poly)
  1. Деревья решений.
    Деревья решений также можно использовать для задач регрессии путем прогнозирования непрерывных числовых значений на основе значений признаков.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# Create a decision tree regressor
regressor = DecisionTreeRegressor()
# Train the regressor
regressor.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = regressor.predict(X_test)
  1. Случайные леса.
    Как и классификация, случайные леса можно применять к задачам регрессии путем агрегирования прогнозов из нескольких деревьев решений.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Create a random forest regressor
regressor = RandomForestRegressor()
# Train the regressor
regressor.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = regressor.predict(X_test)
  1. Градиентное повышение.
    Градиентное повышение — это ансамблевый метод, который объединяет несколько слабых обучающихся (обычно деревья решений) для создания сильной регрессионной модели. Он итеративно улучшает модель, минимизируя функцию потерь.

Пример кода с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
# Create a gradient boosting regressor
regressor = GradientBoostingRegressor()
# Train the regressor
regressor.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = regressor.predict(X_test)
  1. Нейронные сети (глубокое обучение).
    Как и классификация, нейронные сети, особенно модели глубокого обучения, можно использовать для задач регрессии путем прогнозирования непрерывных значений.

Подводя итог, модели классификации и регрессии служат разным целям в машинном обучении. Модели классификации используются для категоризации данных по заранее определенным классам, а модели регрессии используются для прогнозирования непрерывных числовых значений. Понимание различий между этими двумя типами моделей необходимо для выбора подходящего подхода для решения вашей конкретной проблемы. В этой статье мы рассмотрели различные методы классификации и регрессии, используя популярные алгоритмы и предоставляя примеры кода. Используя эти методы, вы сможете эффективно решать широкий спектр задач машинного обучения.