Добро пожаловать в увлекательный мир машинного обучения, где компьютеры учатся выполнять сложные задачи, черпая вдохновение из математических и статистических моделей. Одной из наиболее важных отраслей этой дисциплины является классификация — фундаментальный метод, который позволяет машинам организовывать, классифицировать и принимать решения на основе данных. Представьте себе, что у вас есть врожденная способность различать собак и кошек, наблюдая за их отличительными характеристиками. Точно так же классификация позволяет машинам приобретать этот навык путем анализа и обобщения примеров. В этом введении мы углубимся в фундаментальные концепции классификации в машинном обучении, изучим ее применение и поймем, как алгоритмы учатся отделять сигнал от шума для принятия обоснованных решений. Независимо от того, новичок вы или энтузиаст, будьте готовы узнать, как компьютеры становятся способными смотреть на мир через цифровую линзу и принимать удивительно точные решения благодаря возможностям классификации.

Обучение под присмотром

Коэффициент ошибок классификации, также известный как коэффициент ошибок или коэффициент ошибочной классификации, является широко используемым показателем для оценки качества модели классификации. Он представляет собой процент неправильно классифицированных образцов по сравнению с общим количеством образцов в наборе данных.

Другими словами, это процент выборок, для которых модель сделала неправильные прогнозы из всего набора выборок. Более низкий уровень ошибок классификации указывает на лучшую производительность модели.

Однако сама по себе частота ошибок не всегда может дать полную картину производительности, особенно когда классы несбалансированы. Вот почему часто рекомендуется дополнять ее другими показателями, такими как точность, отзыв, показатель F1, кривая ROC и кривая PR, чтобы получить более полную и сбалансированную оценку модели классификации.

Набор данных Ирис

Набор данных Iris — один из самых известных и широко используемых наборов данных в машинном обучении и статистике. Он был представлен британским статистиком и биологом Рональдом А. Фишером в 1936 году. Этот набор данных состоит из измерений трех различных видов цветков ириса: Iris setosa, Iris versicolor и Iris Virginica. У каждого вида 50…