Машинное обучение становится все более важной областью, которая коренным образом меняет наш подход к анализу данных и моделированию. В этом сообщении блога мы рассмотрим различные методы машинного обучения с учителем и то, как их можно реализовать с помощью Python и библиотеки scikit-learn (также известной как sklearn).

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Помеченные данные относятся к данным, которые имеют известный выход или результат. Целью обучения с учителем является изучение функции, которая отображает входные данные в правильные выходные данные. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных методов машинного обучения с учителем.

  • Линейная регрессия
    Линейная регрессия — это простой и широко используемый метод обучения с учителем для прогнозирования переменной непрерывного отклика. Предполагается, что существует линейная зависимость между независимыми переменными и зависимой переменной. В Python вы можете использовать класс LinearRegression из sklearn.linear_model для выполнения линейной регрессии.
  • Логистическая регрессия
    Логистическая регрессия — это контролируемый метод обучения, используемый для прогнозирования бинарных результатов. Предполагается, что существует линейная зависимость между независимыми переменными и логарифмическими шансами зависимой переменной. В Python вы можете использовать класс LogisticRegression из sklearn.linear_model для выполнения логистической регрессии.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load data
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data()

# Create logistic regression object
lr = LogisticRegression()

# Train the model using the training sets
lr.fit(X_train, y_train)

# Predict on test set
y_pred = lr.predict(X_test)

# Evaluate the model
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
  • Деревья решений
    Деревья решений — это контролируемый метод обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они работают, рекурсивно разбивая данные на подмножества на основе значения одной из входных переменных. В Python вы можете использовать класс DecisionTreeClassifier из sklearn.tree для задач классификации и DecisionTreeRegressor для задач регрессии.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load data
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data()

# Create decision tree object
dtc = DecisionTreeClassifier()

# Train the model using the training sets
dtc.fit(X_train, y_train)

# Predict on test set
y_pred = dtc.predict(X_test)

# Evaluate the model
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
  • Случайные леса
    Случайные леса — это контролируемый метод обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они работают, комбинируя результаты нескольких деревьев решений, чтобы сделать окончательный прогноз. В Python вы можете использовать класс RandomForestClassifier из sklearn.ensemble для задач классификации и RandomForestRegressor для задач регрессии.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load data
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data()

# Create random forest object
rfc = RandomForestClassifier()

# Train the model using the training sets
rfc.fit(X_train, y_train)

# Predict on test set
y_pred = rfc.predict(X_test)

# Evaluate the model
print("Accuracy: ", accuracy