Einführung
Die Klassifizierung ist eine grundlegende Aufgabe beim maschinellen Lernen und bei der Datenanalyse. Dabei werden Dateninstanzen basierend auf ihren Merkmalen vordefinierte Kategorien oder Labels zugewiesen. Klassifizierungsalgorithmen spielen in verschiedenen Bereichen eine entscheidende Rolle, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Advertising und mehr. In diesem Blogbeitrag werden wir das Konzept der Klassifizierung untersuchen, gängige Algorithmen diskutieren und ein Codebeispiel bereitstellen, um die Klassifizierung in Aktion zu demonstrieren.
Was ist Klassifizierung?
Die Klassifizierung ist eine überwachte Lernaufgabe, bei der ein Modell anhand beschrifteter Daten trainiert wird, um die Muster und Beziehungen zwischen Options und ihren entsprechenden Beschriftungen zu lernen. Das Ziel besteht darin, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das neue, unsichtbare Instanzen genau in ihre jeweiligen Klassen einordnen kann.
Beliebte Klassifizierungsalgorithmen
Es stehen zahlreiche Klassifizierungsalgorithmen zur Verfügung, jeder mit seinen Stärken und seiner Eignung für unterschiedliche Datentypen. Hier sind einige weit verbreitete Algorithmen:
Logistische Regression
- Die logistische Regression modelliert die Beziehung zwischen den Merkmalen und der Wahrscheinlichkeit der Zielklasse mithilfe einer logistischen Funktion.
- Es handelt sich um ein lineares Modell, das sowohl binäre als auch Mehrklassen-Klassifizierungsprobleme bewältigen kann.
- Der Algorithmus schätzt die Parameter mithilfe der Most-Probability-Schätzung.
Entscheidungsbäume
- Entscheidungsbäume sind baumbasierte Modelle, die die Daten rekursiv anhand von Merkmalen aufteilen, um eine Entscheidungshierarchie zu erstellen.
- Jeder interne Knoten repräsentiert ein Characteristic und jeder Blattknoten repräsentiert eine Klassenbezeichnung.
- Entscheidungsbäume können sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben bewältigen und sind für ihre Interpretierbarkeit bekannt.
Zufälliger Wald
- Random Forest ist eine Ensemble-Methode, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um Vorhersagen zu treffen.
- Es funktioniert, indem es jeden Entscheidungsbaum auf eine zufällige Teilmenge von Merkmalen trainiert und die Vorhersagen durch Abstimmung oder Mittelung aggregiert.
- Random Forest ist sturdy gegen Überanpassung und kann hochdimensionale Daten verarbeiten.
Assist Vector Machines (SVM)
- SVMs zielen darauf ab, eine Hyperebene zu finden, die verschiedene Klassen im Merkmalsraum maximal trennt.
- Mithilfe verschiedener Kernelfunktionen kann es sowohl lineare als auch nichtlineare Klassifizierungsprobleme lösen.
- SVMs eignen sich effektiv für die Verarbeitung hochdimensionaler Daten und sind besonders nützlich, wenn die Anzahl der Options die Anzahl der Instanzen übersteigt.
Pakete, die installiert werden sollen
Beispiel für einen Klassifizierungscode
Lassen Sie uns die Klassifizierung mithilfe der beliebten Scikit-Study-Bibliothek in Python demonstrieren pip set up sklearn. Wir verwenden den Iris-Datensatz, einen bekannten Datensatz für Klassifizierungsaufgaben.
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.knowledge
y = iris.goal
# Cut up the dataset into coaching and testing units
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize the Random Forest classifier
clf = RandomForestClassifier()
# Prepare the classifier on the coaching knowledge
clf.match(X_train, y_train)
# Make predictions on the testing knowledge
y_pred = clf.predict(X_test)
# Consider the accuracy of the classifier
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
Genauigkeit: 1,0
Im obigen Codeausschnitt laden wir zunächst den Iris-Datensatz mit load_iris() aus sklearn.datasets Modul. Anschließend teilen wir die Daten mithilfe von in Trainings- und Testsätze auf train_test_split() aus sklearn.model_selection Modul.
Als nächstes initialisieren wir einen Random Forest-Klassifikator mit RandomForestClassifier() von dem sklearn.ensemble Modul. Wir trainieren den Klassifikator anhand der Trainingsdaten mithilfe von match().
Nach dem Coaching verwenden wir den trainierten Klassifikator, um Vorhersagen zu den Testdaten zu treffen vorhersagen(). Abschließend bewerten wir die Genauigkeit des Klassifikators, indem wir die vorhergesagten Etiketten mit den tatsächlichen Etiketten vergleichen
Abschluss
Die Klassifizierung ist eine entscheidende Technik des maschinellen Lernens, die es uns ermöglicht, Daten anhand ihrer Merkmale zu kategorisieren. Durch die Anwendung verschiedener Klassifizierungsalgorithmen können wir Erkenntnisse gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und Vorhersagemodelle entwickeln. In diesem Blogbeitrag haben wir das Konzept der Klassifizierung untersucht, gängige Algorithmen besprochen und ein Codebeispiel bereitgestellt, um die Klassifizierung in Aktion zu demonstrieren. Durch die Einbeziehung der Klassifizierung können wir wertvolles Wissen aus Daten extrahieren und es nutzen, um wirkungsvolle Ergebnisse in allen Bereichen und Branchen zu erzielen.
Die Klassifizierung ist eine entscheidende Technik des maschinellen Lernens, die es uns ermöglicht, Daten anhand ihrer Merkmale zu kategorisieren. Durch die Anwendung verschiedener Klassifizierungsalgorithmen können wir Erkenntnisse gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und Vorhersagemodelle entwickeln. In diesem Blogbeitrag haben wir das Konzept der Klassifizierung untersucht, gängige Algorithmen besprochen und ein Codebeispiel bereitgestellt, um die Klassifizierung in Aktion zu demonstrieren. Durch die Einbeziehung der Klassifizierung können wir wertvolles Wissen aus Daten extrahieren und es nutzen, um wirkungsvolle Ergebnisse in allen Bereichen und Branchen zu erzielen.
