В мире анализа данных и искусственного интеллекта часто встречаются два термина: статистическое обучение и машинное обучение. Хотя эти термины иногда используются как взаимозаменяемые, они относятся к различным подходам к анализу данных. В этой статье мы рассмотрим различия между статистическим обучением и машинным обучением и предоставим примеры кода для различных методов, связанных с каждым подходом.

Понимание статистического обучения.
Статистическое обучение — это дисциплина, которая фокусируется на понимании и моделировании взаимосвязей между переменными в наборе данных. Он включает в себя различные статистические методы, целью которых является делать выводы, прогнозы или решения на основе данных. Статистическое обучение часто включает в себя предположения об основном распределении данных и использует такие методы, как проверка гипотез, оценка и выбор модели. Некоторые распространенные методы статистического обучения включают линейную регрессию, логистическую регрессию и дисперсионный анализ (ANOVA).

Пример кода: линейная регрессия

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Generate some sample data
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# Create and fit the linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Predict the output for a new input
new_X = np.array([[6]])
predicted_y = model.predict(new_X)
print("Predicted Output:", predicted_y)

Понимание машинного обучения.
С другой стороны, машинное обучение — это более широкая область, в которой основное внимание уделяется разработке алгоритмов и моделей, которые могут изучать закономерности и делать прогнозы или решения без явного программирования. Часто это предполагает автоматическое обучение на основе данных с использованием вычислительных методов. Методы машинного обучения можно разделить на три основных типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Алгоритмы обучения с учителем учатся на размеченных данных, алгоритмы обучения без учителя находят закономерности в неразмеченных данных, а алгоритмы обучения с подкреплением учатся на основе вознаграждений или наказаний.

Пример кода: классификатор случайного леса

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load the Iris dataset
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Create and fit a random forest classifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test set
predictions = model.predict(X_test)
# Calculate accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)

Подводя итог, статистическое обучение и машинное обучение — это два разных подхода к анализу данных. Статистическое обучение фокусируется на понимании и моделировании взаимосвязей между переменными с использованием различных статистических методов, а машинное обучение направлено на разработку алгоритмов, которые могут автоматически изучать закономерности и делать прогнозы или решения. Понимая различия между этими подходами, аналитики данных и ученые могут выбрать наиболее подходящий метод для своих конкретных потребностей.