50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор Круио
Добро пожаловать в 31-й день вашего путешествия по изучению науки о данных! За последние недели мы исследовали различные темы: от статистики и Python до линейной регрессии, логистической регрессии, K-ближайших соседей и деревьев решений. Сегодня мы углубимся в еще один мощный алгоритм машинного обучения: машины опорных векторов (SVM).
SVM широко используется для задач классификации, регрессии и обнаружения выбросов.
На этом занятии мы рассмотрим концепции, лежащие в основе SVM, его работу, реализацию и приложения. Давайте окунемся в мир машин опорных векторов!
Введение в машины опорных векторов (SVM)
Машины опорных векторов (SVM) — это универсальный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для регрессии. SVM стремится найти гиперплоскость, которая лучше всего разделяет точки данных разных классов, одновременно максимизируя разницу между ними.
Ключевые понятия о машинах опорных векторов
- Гиперплоскость. В двумерном пространстве гиперплоскость — это линия, разделяющая два класса. В более высоких измерениях это многомерная плоскость.
- Поля:Поля — это расстояние между гиперплоскостью и ближайшими точками данных каждого класса. SVM стремится максимизировать эту прибыль.
- Опорные векторы. Опорные векторы — это точки данных, ближайшие к гиперплоскости. Они играют решающую роль в определении границ и границ принятия решений.
Реализация машин опорных векторов
- Подготовка данных. Загрузите набор данных и выполните необходимую предварительную обработку данных, включая обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и разделение данных на обучающий и тестовый наборы.
- Создание модели. Создайте экземпляр класса SVM для задач классификации или класса SVR для задач регрессии из библиотеки машинного обучения, такой как Scikit-learn.
- Хитрость ядра: SVM может преобразовывать данные в многомерное пространство, используя функции ядра (например, линейную, полиномиальную, радиальную базисную функцию), чтобы найти гиперплоскость, разделяющую нелинейно разделяемые данные.
- Обучение. Подгоните модель SVM к обучающим данным с помощью метода
.fit(). Модель находит гиперплоскость, которая максимизирует запас. - Прогноз. Используйте обученную модель для прогнозирования тестовых данных с помощью метода
.predict(). - Оценка модели. Оцените производительность модели, используя соответствующие показатели, такие как точность классификации и среднеквадратическая ошибка регрессии.
Выбор правильного ядра и гиперпараметров
Выбор подходящей функции ядра и настройка гиперпараметров (например, параметра регуляризации C) имеют решающее значение для производительности SVM. Перекрестная проверка может помочь в принятии этих решений.
Применение машин опорных векторов
- Классификация изображений.SVM можно использовать для классификации изображений путем поиска гиперплоскости, разделяющей изображения разных классов.
- Классификация текста. SVM используется в задачах обработки естественного языка, таких как анализ настроений и обнаружение спама.
- Медицинская диагностика.SVM может помочь в диагностике заболеваний на основе данных пациентов и медицинских записей.
- Прогнозирование цен на акции. SVM можно применять для прогнозирования цен на акции путем анализа исторических цен и торговых данных.
Заключение
На этом занятии мы изучили машины опорных векторов (SVM), мощный алгоритм классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Мы обсудили ключевые понятия, включая гиперплоскости, поля и опорные векторы. Мы также рассмотрели этапы реализации и применения SVM.
Продолжая изучение данных, рассмотрите возможность применения SVM для различных задач и экспериментирования с различными ядрами, чтобы найти оптимальную производительность. Машины опорных векторов обеспечивают надежный подход к линейному и нелинейному разделению данных и предлагают универсальные приложения в различных областях.
Освоение SVM повысит вашу способность эффективно решать сложные задачи машинного обучения. Мы продолжим изучать более интересные темы машинного обучения и анализа данных на следующих занятиях!
Бхупеш Сингх Ратхор — Портфолио
Следуйте за мной — LinkedIn | "YouTube"
