Постављање класификатора у обуку и тестирање регресије служи кључној сврси у области вештачке интелигенције и машинског учења. Примарни циљ регресије је предвиђање континуираних нумеричких вредности на основу улазних карактеристика. Међутим, постоје сценарији у којима морамо класификовати податке у дискретне категорије уместо да предвиђамо континуиране вредности. У таквим случајевима, постављање класификатора постаје неопходно.
Сврха уклапања класификатора у обуку и тестирање регресије је да се проблем регресије трансформише у проблем класификације. На тај начин можемо искористити моћ класификационих алгоритама да решимо задатак регресије. Овај приступ нам омогућава да користимо широк спектар класификатора који су посебно дизајнирани за решавање проблема класификације.
Једна уобичајена техника за уклапање класификатора у регресију је дискретизација континуиране излазне променљиве у скуп унапред дефинисаних категорија. На пример, ако предвиђамо цене кућа, можемо поделити распон цена у категорије као што су „ниска“, „средња“ и „висока“. Затим можемо да обучимо класификатор да предвиди ове категорије на основу улазних карактеристика као што су број соба, локација и квадратура.
Уградњом класификатора, можемо искористити предности различитих класификационих алгоритама као што су стабла одлучивања, насумичне шуме, машине за подршку векторима и неуронске мреже. Ови алгоритми су способни за руковање сложеним односима између улазних карактеристика и циљне променљиве. Они могу научити границе одлучивања и обрасце у подацима како би направили тачна предвиђања.
Штавише, уклапање класификатора у обуку и тестирање регресије омогућава нам да проценимо перформансе регресионог модела у контексту класификације. Можемо користити добро успостављене метрике евалуације као што су тачност, прецизност, опозив и Ф1-скор да бисмо проценили колико добро регресиони модел ради када се третира као класификатор.
Додатно, уклапање класификатора у обуку и тестирање регресије пружа дидактичку вредност. Помаже нам да истражимо различите перспективе и приступе решавању проблема регресије. Разматрајући проблем као задатак класификације, можемо стећи увид у основне обрасце и односе у подацима. Ова шира перспектива побољшава наше разумевање података и може довести до иновативних решења и техника инжењеринга карактеристика.
Да бисмо илустровали сврху уклапања класификатора у обуку и тестирање регресије, размотримо пример. Претпоставимо да имамо скуп података који садржи информације о учинку ученика, укључујући функције као што су сати учења, присуство и претходни разреди. Циљна варијабла је коначни резултат испита, који је континуирана вредност. Ако желимо да предвидимо да ли ће студент положити или пасти на основу резултата завршног испита, можемо да уклопимо класификатор тако што ћемо резултате дискретизовати у две категорије: „положио“ и „није прошао“. Затим можемо да обучимо класификатор користећи улазне карактеристике за предвиђање исхода пролаза/неуспеха.
Постављање класификатора у обуку и тестирање регресије омогућава нам да трансформишемо проблем регресије у проблем класификације. Омогућава нам да искористимо моћ класификационих алгоритама, проценимо перформансе регресионог модела у контексту класификације и стекнемо шире разумевање података. Овај приступ пружа драгоцену перспективу и отвара нове могућности за решавање проблема регресије.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/МЛП машинско учење са Питхоном:
- Шта је машина за подршку векторима (СВМ)?
- Да ли је алгоритам К најближих суседа погодан за изградњу модела машинског учења који се могу обучити?
- Да ли се СВМ алгоритам за обуку обично користи као бинарни линеарни класификатор?
- Да ли алгоритми регресије могу да раде са континуираним подацима?
- Да ли је линеарна регресија посебно погодна за скалирање?
- Како значи померање динамичког пропусног опсега прилагодљиво прилагођавање параметра пропусног опсега на основу густине тачака података?
- Која је сврха додељивања пондера скуповима карактеристика у имплементацији динамичког пропусног опсега средњег померања?
- Како се нова вредност радијуса одређује у приступу динамичког пропусног опсега средњег померања?
- Како приступ динамичког пропусног опсега средњег померања правилно управља проналажењем центара без тврдог кодирања радијуса?
- Које је ограничење коришћења фиксног радијуса у алгоритму средњег померања?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/МЛП машинском учењу са Питхон-ом