კლასიფიკატორის დაყენება რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში გადამწყვეტ მიზანს ემსახურება ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. რეგრესიის ძირითადი მიზანია უწყვეტი რიცხვითი მნიშვნელობების პროგნოზირება შეყვანის მახასიათებლებზე დაყრდნობით. თუმცა, არის სცენარები, სადაც ჩვენ გვჭირდება მონაცემთა კლასიფიკაცია დისკრეტულ კატეგორიებად, ვიდრე უწყვეტი მნიშვნელობების პროგნოზირება. ასეთ შემთხვევებში, კლასიფიკატორის დაყენება აუცილებელი ხდება.
რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში კლასიფიკატორის დაყენების მიზანია რეგრესიის პრობლემის კლასიფიკაციის პრობლემად გარდაქმნა. ამით ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ კლასიფიკაციის ალგორითმების ძალა რეგრესიის ამოცანის გადასაჭრელად. ეს მიდგომა საშუალებას გვაძლევს გამოვიყენოთ კლასიფიკატორების ფართო სპექტრი, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია კლასიფიკაციის პრობლემების მოსაგვარებლად.
კლასიფიკატორის რეგრესიაში მორგების ერთ-ერთი გავრცელებული ტექნიკაა უწყვეტი გამომავალი ცვლადის დისკრეტიზაცია წინასწარ განსაზღვრულ კატეგორიებად. მაგალითად, თუ ჩვენ ვიწინასწარმეტყველებთ სახლების ფასებს, ჩვენ შეგვიძლია დავყოთ ფასების დიაპაზონი კატეგორიებად, როგორიცაა "დაბალი", "საშუალო" და "მაღალი". შემდეგ ჩვენ შეგვიძლია ვავარჯიშოთ კლასიფიკატორი ამ კატეგორიების პროგნოზირებისთვის შეყვანის მახასიათებლების საფუძველზე, როგორიცაა ოთახების რაოდენობა, მდებარეობა და კვადრატული მეტრი.
კლასიფიკატორის მორგებით, ჩვენ შეგვიძლია ვისარგებლოთ სხვადასხვა კლასიფიკაციის ალგორითმებით, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხეები, შემთხვევითი ტყეები, დამხმარე ვექტორული მანქანები და ნერვული ქსელები. ამ ალგორითმებს შეუძლიათ შეასრულონ რთული ურთიერთობები შეყვანის მახასიათებლებსა და სამიზნე ცვლადს შორის. მათ შეუძლიათ ისწავლონ გადაწყვეტილების საზღვრები და ნიმუშები მონაცემებში ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად.
უფრო მეტიც, კლასიფიკატორის დაყენება რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში საშუალებას გვაძლევს შევაფასოთ რეგრესიის მოდელის შესრულება კლასიფიკაციის კონტექსტში. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ კარგად ჩამოყალიბებული შეფასების მეტრიკა, როგორიცაა სიზუსტე, სიზუსტე, გახსენება და F1-ქულა, რათა შევაფასოთ რამდენად კარგად მუშაობს რეგრესიის მოდელი კლასიფიკატორად განხილვისას.
გარდა ამისა, კლასიფიკატორის დაყენება რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში იძლევა დიდაქტიკური მნიშვნელობას. ის გვეხმარება გამოვიკვლიოთ სხვადასხვა პერსპექტივები და მიდგომები რეგრესიის პრობლემების გადასაჭრელად. პრობლემის, როგორც კლასიფიკაციის ამოცანის განხილვით, ჩვენ შეგვიძლია მივიღოთ ინფორმაცია მონაცემთა ფუძემდებლური შაბლონებისა და ურთიერთობების შესახებ. ეს უფრო ფართო პერსპექტივა აძლიერებს მონაცემთა გაგებას და შეიძლება გამოიწვიოს ინოვაციური გადაწყვეტილებები და მხატვრული საინჟინრო ტექნიკა.
რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში კლასიფიკატორის დაყენების მიზნის საილუსტრაციოდ, განვიხილოთ მაგალითი. დავუშვათ, ჩვენ გვაქვს მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიცავს ინფორმაციას სტუდენტების მუშაობის შესახებ, მათ შორის ისეთი ფუნქციების ჩათვლით, როგორიცაა სასწავლო საათები, დასწრება და წინა კლასები. სამიზნე ცვლადი არის საბოლოო გამოცდის ქულა, რომელიც არის უწყვეტი მნიშვნელობა. თუ გვსურს ვიწინასწარმეტყველოთ, ჩააბარებს თუ ჩააბარებს სტუდენტი მათი საბოლოო გამოცდის ქულის მიხედვით, ჩვენ შეგვიძლია დავასახელოთ კლასიფიკატორი ქულების ორ კატეგორიად დისკრეტირებით: „გადასვლა“ და „ჩავარდნა“. შემდეგ ჩვენ შეგვიძლია ვავარჯიშოთ კლასიფიკატორი შეყვანის ფუნქციების გამოყენებით, რათა გამოვთვალოთ გავლის/ჩავარდნის შედეგი.
კლასიფიკატორის დაყენება რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში საშუალებას გვაძლევს გარდაქმნას რეგრესიის პრობლემა კლასიფიკაციის პრობლემად. ეს გვაძლევს საშუალებას გამოვიყენოთ კლასიფიკაციის ალგორითმების ძალა, შევაფასოთ რეგრესიის მოდელის შესრულება კლასიფიკაციის კონტექსტში და მივიღოთ მონაცემთა უფრო ფართო გაგება. ეს მიდგომა იძლევა ღირებულ პერსპექტივას და ხსნის ახალ შესაძლებლობებს რეგრესიის პრობლემების გადასაჭრელად.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით:
- რა არის დამხმარე ვექტორული მანქანა (SVM)?
- არის თუ არა K უახლოესი მეზობლების ალგორითმი კარგად მორგებული მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად?
- SVM სასწავლო ალგორითმი ჩვეულებრივ გამოიყენება როგორც ორობითი ხაზოვანი კლასიფიკატორი?
- შეუძლია თუ არა რეგრესიის ალგორითმებს მუშაობა უწყვეტი მონაცემებით?
- ხაზოვანი რეგრესია განსაკუთრებით კარგად შეეფერება სკალირებას?
- როგორ ნიშნავს shift დინამიური გამტარუნარიანობა ადაპტირებულად არეგულირებს გამტარუნარიანობის პარამეტრს მონაცემთა წერტილების სიმკვრივის საფუძველზე?
- რა არის წონების მინიჭება მახასიათებლების კომპლექტებისთვის საშუალო ცვლის დინამიური სიჩქარის განხორციელებისას?
- როგორ განისაზღვრება ახალი რადიუსის მნიშვნელობა საშუალო ცვლის დინამიური სიჩქარის მიდგომით?
- როგორ ახერხებს საშუალო ცვლის დინამიური სიჩქარის მიდგომა ცენტროიდების სწორად პოვნას რადიუსის მყარი კოდირების გარეშე?
- რა არის ფიქსირებული რადიუსის გამოყენების შეზღუდვა საშუალო ცვლის ალგორითმში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/MLP Machine Learning-ში Python-ით