Шрути Джейн (глава редакции, DJS S4DS)

Вы когда-нибудь задумывались, как организации извлекают ценную информацию из своих огромных массивов данных? Как они принимают решения на основе данных, которые помогают им опережать конкурентов? Ответ лежит в области аналитического машинного обучения — мощного слияния алгоритмов анализа данных и машинного обучения.

Но как именно работает аналитическое машинное обучение? Какие шаги необходимо предпринять для создания прогностических моделей, раскрывающих скрытый потенциал данных? В этом блоге мы отправимся в путешествие по рабочему процессу аналитического машинного обучения, шаг за шагом раскрывая его тайны.

1. Рабочий процесс аналитического машинного обучения:

1.1. Предварительная обработка данных:

Предварительная обработка данных — это важный этап, который включает в себя очистку данных путем обработки отсутствующих значений, дубликатов и выбросов. Также выполняется разработка функций, создание новых функций или преобразование существующих для повышения производительности модели. Кроме того, применяется нормализация или масштабирование данных, чтобы гарантировать, что все функции имеют одинаковую важность, путем их соответствующего масштабирования.

1.2. Разделение данных:

Набор данных разделен на наборы для обучения и тестирования для оценки производительности модели на невидимых данных. При желании можно использовать перекрестную проверку для более надежных оценок производительности, обеспечивая возможность обобщения модели.

1.3. Построение и оценка модели:

Построение модели включает в себя построение различных моделей машинного обучения с использованием разных алгоритмов. Затем модели оцениваются с использованием соответствующих показателей, таких как среднеквадратическая ошибка (MSE), точность, показатель F1 и ROC-AUC, чтобы оценить их производительность и пригодность для конкретной задачи.

1.4. Настройка гиперпараметров:

Точная настройка гиперпараметров модели необходима для оптимизации производительности. Такие методы, как GridSearchCV или RandomizedSearchCV, используются для эффективного поиска наилучшего сочетания гиперпараметров, повышая эффективность модели.

1,5. Выбор модели и развертывание:

Выбор модели — это процесс сравнения производительности модели и выбора наиболее эффективной модели для развертывания. Затем выбранная модель развертывается для прогнозирования новых данных, поддерживая процессы принятия решений.

2. Обзор модели:

2.1. Линейная регрессия:

Линейная регрессия — это широко используемая линейная модель для задач регрессии, устанавливающая взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными. Он соответствует линии, которая лучше всего представляет взаимосвязь между функциями и целевой переменной, что делает его подходящим для задач прогнозирования.

2.2. Деревья решений:

Деревья решений — это универсальные нелинейные модели, применимые как к задачам классификации, так и к задачам регрессии. Они разбивают данные на более мелкие подмножества на основе условий признаков, формируя древовидную структуру для принятия решений.

2.3. Случайный лес:

Случайный лес — это ансамблевый метод обучения, который строит несколько деревьев решений и объединяет их прогнозы. Такой подход повышает точность и уменьшает переоснащение, что делает модель мощной и популярной.

2.4. Усиление градиента:

Gradient Boosting — это метод ансамблевого обучения, который последовательно формирует слабых учащихся. Каждый учащийся исправляет ошибки предыдущего, что приводит к повышению производительности, особенно при обработке труднопредсказуемых случаев.

2.5. Машины опорных векторов (SVM):

Машины опорных векторов — это надежные алгоритмы классификации, которые находят оптимальную гиперплоскость для разделения точек данных разных классов в многомерных пространствах. Они эффективны для сложных задач классификации.

3. Обработка несбалансированных и больших наборов данных с помощью Imbleearn и Lazy Predict:

3.1. Библиотека Imbleearn для несбалансированных данных:

Несбалансированные наборы данных создают проблемы для обучения модели из-за дисбаланса классов. Imblearn предлагает методы, такие как SMOTE и ADASYN, для решения этой проблемы путем создания синтетических образцов для класса меньшинств, создавая сбалансированный набор данных для лучшего обучения модели.

3.2. Ленивый прогноз для быстрого тестирования модели:

Lazy Predict автоматизирует тестирование моделей для больших наборов данных, быстро оценивая диапазон моделей с гиперпараметрами по умолчанию. Это позволяет специалистам по данным эффективно сравнивать производительность моделей, экономя время и усилия на начальных этапах построения модели.

Вывод.Аналитическое машинное обучение – важнейший компонент процесса принятия решений на основе данных. Следуя четко определенному рабочему процессу и используя различные модели машинного обучения, специалисты по обработке и анализу данных могут извлечь ценную информацию из своих данных и построить точные прогностические модели. Такие библиотеки, как Imblearn и Lazy Predict, еще больше улучшают процесс, упрощая обработку несбалансированных и больших наборов данных. Имея в своем арсенале эти инструменты, вы сможете оптимизировать свои аналитические проекты по машинному обучению и принимать решения на основе данных, которые приведут к успеху в бизнесе.