Konveni klasigilon en regresa trejnado kaj testado servas decidan celon en la kampo de Artefarita Inteligenteco kaj Maŝina Lernado. La primara celo de regreso estas antaŭdiri kontinuajn nombrajn valorojn bazitajn sur enirtrajtoj. Tamen, ekzistas scenaroj kie ni devas klasifiki la datumojn en diskretajn kategoriojn prefere ol antaŭdiri kontinuajn valorojn. En tiaj kazoj, adapti klasigilon fariĝas esenca.
La celo de konvenado de klasigilo en regrestrejnado kaj testado devas transformi la regresproblemon en klasifikproblemon. Farante tion, ni povas utiligi la potencon de klasifikaj algoritmoj por solvi la regresan taskon. Tiu aliro permesas al ni utiligi larĝan gamon de klasigiloj kiuj estas specife dizajnitaj por pritraktado de klasifikproblemoj.
Unu ofta tekniko por adapti klasigilon en regreso estas diskreligi la kontinuan produktaĵvariablon en aron de antaŭdifinitaj kategorioj. Ekzemple, se ni antaŭdiras domprezojn, ni povas dividi la prezon en kategoriojn kiel "malalta", "meza" kaj "alta". Ni povas tiam trejni klasigilon por antaŭdiri ĉi tiujn kategoriojn surbaze de la enigo-trajtoj kiel la nombro da ĉambroj, loko kaj kvadrataj bildoj.
Per ĝustigi klasigilon, ni povas utiligi diversajn klasifikalgoritmojn kiel decidarboj, hazardaj arbaroj, subtenaj vektoraj maŝinoj kaj neŭralaj retoj. Tiuj algoritmoj estas kapablaj je pritraktado de kompleksaj rilatoj inter enirtrajtoj kaj la celvariablo. Ili povas lerni decidajn limojn kaj ŝablonojn en la datumoj por fari precizajn prognozojn.
Krome, ĝustigi klasigilon en regresa trejnado kaj testado permesas al ni taksi la agadon de la regresmodelo en klasifika kunteksto. Ni povas uzi bone establitajn taksajn metrikojn kiel precizecon, precizecon, revokon kaj F1-poenton por taksi kiom bone la regresa modelo funkcias kiam traktata kiel klasigilo.
Aldone, ĝustigi klasigilon en regresa trejnado kaj testado disponigas didaktikan valoron. Ĝi helpas nin esplori malsamajn perspektivojn kaj alirojn por solvi regresajn problemojn. Konsiderante la problemon kiel klasifikan taskon, ni povas akiri sciojn pri la subestaj ŝablonoj kaj rilatoj en la datumoj. Ĉi tiu pli larĝa perspektivo plibonigas nian komprenon de la datumoj kaj povas konduki al novigaj solvoj kaj karakterizaj inĝenieraj teknikoj.
Por ilustri la celon adapti klasigilon en regresa trejnado kaj testado, ni konsideru ekzemplon. Supozu, ke ni havas datumaron enhavantan informojn pri la agado de studentoj, inkluzive de funkcioj kiel studhoroj, ĉeesto kaj antaŭaj notoj. La cela variablo estas la fina ekzamenpoentaro, kiu estas kontinua valoro. Se ni volas antaŭdiri ĉu studento sukcesos aŭ malsukcesos surbaze de sia fina ekzamenpoentaro, ni povas konveni klasigilon diskrigante la poentarojn en du kategoriojn: "pasi" kaj "malsukcesi." Ni tiam povas trejni klasigilon uzante la enigajn funkciojn por antaŭdiri la trapason/malsukcesan rezulton.
Konveni klasigilon en regresa trejnado kaj testado permesas al ni transformi regresproblemon en klasifikproblemon. Ĝi ebligas al ni utiligi la potencon de klasifik-algoritmoj, taksi la agadon de la regresa modelo en klasifika kunteksto, kaj akiri pli larĝan komprenon de la datenoj. Ĉi tiu aliro disponigas valoran perspektivon kaj malfermas novajn eblecojn por solvi regresproblemojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python:
- Kio estas la Subtena Vektora Maŝino (SVM)?
- Ĉu la algoritmo de K plej proksimaj najbaroj taŭgas por konstrui trejneblajn maŝinlernajn modelojn?
- Ĉu SVM-trejnadalgoritmo estas ofte uzata kiel binara lineara klasigilo?
- Ĉu regresaj algoritmoj povas funkcii kun kontinuaj datumoj?
- Ĉu linia regreso estas speciale taŭga por skalo?
- Kiel signifas ŝanĝi dinamikan bendolarĝon adapte ĝustigi la bendolarĝan parametron bazitan sur la denseco de la datumpunktoj?
- Kio estas la celo atribui pezojn al trajto aroj en la averaĝa ŝanĝa dinamika bendolarĝa efektivigo?
- Kiel estas la nova radiusvaloro determinita en la mezumoŝanĝa dinamika bendolarĝa aliro?
- Kiel la mezurŝanĝa dinamika bendolarĝa alproksimiĝo pritraktas trovi centroidojn ĝuste sen malfacile kodi la radiuson?
- Kio estas la limigo de uzado de fiksa radiuso en la mezŝanĝa algoritmo?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/MLP Maŝina Lernado kun Python