Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN)

Введение

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных. Модели машинного обучения используются для прогнозирования, классификации данных и выявления закономерностей в данных. Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN) — это три распространенных алгоритма машинного обучения, которые используются в различных областях. В этой статье мы подробно обсудим эти три алгоритма.

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую линию или гиперплоскость, которая минимизирует сумму квадратов ошибок между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Линейная регрессия может использоваться как для простой, так и для множественной линейной регрессии. Простая линейная регрессия включает только одну независимую переменную, тогда как множественная линейная регрессия включает более одной независимой переменной. Линейная регрессия широко используется в различных областях, включая финансы, экономику и инженерию.

Одно из ключевых предположений линейной регрессии состоит в том, что существует линейная связь между зависимыми и независимыми переменными. Еще одно важное допущение состоит в том, что ошибки или остатки распределены нормально и имеют постоянную дисперсию.

Вот фотография, иллюстрирующая концепцию линейной регрессии:

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, используемый для задач классификации, где зависимая переменная является категориальной. Цель логистической регрессии — найти наиболее подходящую линию или гиперплоскость, разделяющую различные категории.

В логистической регрессии мы используем сигмовидную функцию для сопоставления прогнозируемых значений с диапазоном [0, 1]. Эта функция используется для преобразования прогнозируемых значений в вероятности, которые затем можно использовать для классификации данных. Логистическая регрессия широко используется в различных областях, включая медицину, маркетинг и социальные науки.

Одно из ключевых предположений логистической регрессии состоит в том, что независимые переменные линейно связаны с логитом зависимой переменной. Другое важное допущение состоит в том, что между независимыми переменными нет мультиколлинеарности.

Вот фотография, иллюстрирующая концепцию логистической регрессии:

K-ближайшие соседи (KNN)

K-ближайшие соседи (KNN) — это алгоритм обучения с учителем, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. В KNN мы предполагаем, что точки данных, которые близки друг к другу, похожи. Цель KNN — найти k ближайших соседей к заданной точке данных и использовать их значения для прогнозирования значения зависимой переменной.

В KNN мы используем метрику расстояния для измерения сходства между точками данных. Наиболее распространенной метрикой расстояния, используемой в KNN, является евклидово расстояние. KNN широко используется в различных областях, включая распознавание изображений, рекомендательные системы и обработку естественного языка.

Одно из ключевых предположений KNN заключается в том, что используемая метрика расстояния соответствует данным. Еще одним важным соображением является выбор k, который может повлиять на точность прогнозов.

Вот фото, иллюстрирующее концепцию KNN:

Заключение

В этой статье мы обсудили три распространенных алгоритма машинного обучения: линейную регрессию, логистическую регрессию и K-ближайших соседей (KNN). Мы узнали, что линейная регрессия используется для прогнозирования непрерывных значений, логистическая регрессия используется для задач классификации, а KNN используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Каждый алгоритм имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор алгоритма зависит от решаемой задачи. Алгоритмы машинного обучения приобретают все большее значение в различных областях, и хорошее понимание этих алгоритмов может помочь нам принимать более правильные решения.