Explicação da regressão x classificação no aprendizado de máquina

Regressão e classificação são duas das áreas mais fundamentais e significativas do aprendizado de máquina.

Pode ser complicado distinguir entre algoritmos de regressão e classificação quando você está apenas entrando no aprendizado de máquina. Compreender como esses algoritmos funcionam e quando usá-los pode ser crucial para fazer previsões precisas e decisões eficazes.

Primeiro, vamos ver sobre aprendizado de máquina.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é um método de ensinar computadores a aprender e tomar decisões sem serem explicitamente programados. Envolve o treinamento de um modelo de computador em um conjunto de dados, permitindo que o modelo faça previsões ou decisões com base em padrões e relacionamentos nos dados.

Existem três tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizagem por reforço .

Em Aprendizagem supervisionada, o modelo é fornecido com dados de treinamento rotulados, incluindo dados de entrada e a saída correta correspondente. O objetivo é que o modelo faça previsões sobre a saída de dados novos e não vistos com base nos padrões aprendidos com os dados de treinamento.

Em Aprendizagem não supervisionada, o modelo não recebe nenhum dado de treinamento rotulado. Em vez disso, resta descobrir padrões e relacionamentos nos dados de forma independente. Isso pode ser usado para identificar grupos ou clusters nos dados ou para encontrar anomalias ou padrões incomuns.

E em Aprendizagem por Reforço, um agente aprende a interagir com seu ambiente para maximizar uma recompensa. Envolve treinar um modelo para tomar decisões com base no feedback que recebe do ambiente.

O aprendizado de máquina é usado em várias aplicações, incluindo imagens e reconhecimento de fala , processamento de linguagem natural, detecção de fraude e carros autônomos. Tem o potencial de automatizar muitas tarefas e melhorar a tomada de decisões em vários setores.

Este artigo se concentra principalmente nos conceitos de Classificação e Regressão, que estão sob o aprendizado de máquina supervisionado. Vamos começar!

Classificação em aprendizado de máquina

A classificação é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve o treinamento de um modelo para atribuir um rótulo de classe a uma determinada entrada. É uma tarefa de aprendizado supervisionado, o que significa que o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado que inclui exemplos dos dados de entrada e os rótulos de classe correspondentes.

O modelo visa aprender a relação entre os dados de entrada e os rótulos de classe para prever o rótulo de classe para novas entradas não vistas.

Existem muitos algoritmos diferentes que podem ser usados ​​para classificação, incluindo regressão logística, Árvores de decisão , e suporte a máquinas vetoriais. A escolha do algoritmo dependerá das características dos dados e do desempenho desejado do modelo.

Alguns aplicativos de classificação comuns incluem detecção de spam, análise de sentimento e detecção de fraude. Em cada um desses casos, os dados de entrada podem incluir texto, valores numéricos ou uma combinação de ambos. Os rótulos de classe podem ser binários (por exemplo, spam ou não spam) ou multiclasse (por exemplo, sentimento positivo, neutro, negativo).

Por exemplo, considere um conjunto de dados de avaliações de clientes sobre um produto. Os dados de entrada podem ser o texto da revisão e o rótulo da classe pode ser uma classificação (por exemplo, positivo, neutro, negativo). O modelo seria treinado em um conjunto de dados de revisões rotuladas e, então, seria capaz de prever a classificação de uma nova revisão que não tinha visto antes.

Tipos de algoritmos de classificação de ML

Existem vários tipos de algoritmos de classificação em aprendizado de máquina:

Regressão Logística

Este é um modelo linear usado para classificação binária. É usado para prever a probabilidade de um determinado evento ocorrer. O objetivo da regressão logística é encontrar os melhores coeficientes (pesos) que minimizem o erro entre a probabilidade prevista e o resultado observado.

Isso é feito usando um algoritmo de otimização, como gradiente descendente, para ajustar os coeficientes até que o modelo se ajuste aos dados de treinamento da melhor maneira possível.

Árvores de decisão

Esses são modelos semelhantes a árvores que tomam decisões com base nos valores dos recursos. Eles podem ser usados ​​para classificação binária e multiclasse. As árvores de decisão têm várias vantagens, incluindo sua simplicidade e interoperabilidade.

Eles também são rápidos para treinar e fazer previsões e podem lidar com dados numéricos e categóricos. No entanto, eles podem ser propensos a overfitting, especialmente se a árvore for profunda e tiver muitos galhos.

Classificação Aleatória da Floresta

A Random Forest Classification é um método de conjunto que combina as previsões de várias árvores de decisão para fazer uma previsão mais precisa e estável. É menos propenso a superajuste do que uma única árvore de decisão porque as previsões das árvores individuais são calculadas em média, o que reduz a variância no modelo.

AdaBoostGenericName

Este é um algoritmo de reforço que altera de forma adaptativa o peso de exemplos mal classificados no conjunto de treinamento. É frequentemente usado para classificação binária.

Baías ingénuas

Naïve Bayes é baseado no teorema de Bayes, que é uma forma de atualizar a probabilidade de um evento com base em novas evidências. É um classificador probabilístico frequentemente usado para classificação de texto e filtragem de spam.

K-vizinho mais próximo

K-Nearest Neighbors (KNN) é usado para tarefas de classificação e regressão. É um método não paramétrico que classifica um ponto de dados com base na classe de seus vizinhos mais próximos. KNN tem várias vantagens, incluindo sua simplicidade e facilidade de implementação. Ele também pode lidar com dados numéricos e categóricos e não faz nenhuma suposição sobre a distribuição de dados subjacentes.

Aumento de Gradiente

Estes são conjuntos de aprendizes fracos que são treinados sequencialmente, com cada modelo tentando corrigir os erros do modelo anterior. Eles podem ser usados ​​tanto para classificação quanto para regressão.

Regressão em aprendizado de máquina

No aprendizado de máquina, a regressão é um tipo de aprendizado supervisionado em que o objetivo é prever uma variável dependente ac com base em um ou mais recursos de entrada (também chamados de preditores ou variáveis ​​independentes).

Algoritmos de regressão são usados ​​para modelar a relação entre as entradas e a saída e fazer previsões com base nessa relação. A regressão pode ser usada para variáveis ​​dependentes contínuas e categóricas.

Em geral, o objetivo da regressão é construir um modelo que possa prever com precisão a saída com base nos recursos de entrada e entender o relacionamento subjacente entre os recursos de entrada e a saída.

A análise de regressão é usada em vários campos, incluindo economia, finanças, marketing e psicologia, para entender e prever as relações entre diferentes variáveis. É uma ferramenta fundamental na análise de dados e aprendizado de máquina e é usada para fazer previsões, identificar tendências e entender os mecanismos subjacentes que impulsionam os dados.

Por exemplo, em um modelo de regressão linear simples, o objetivo pode ser prever o preço de uma casa com base em seu tamanho, localização e outros recursos. O tamanho da casa e sua localização seriam as variáveis ​​independentes, e o preço da casa seria a variável dependente.

O modelo seria treinado com dados de entrada que incluem o tamanho e a localização de várias casas, junto com seus preços correspondentes. Depois que o modelo é treinado, ele pode ser usado para fazer previsões sobre o preço de uma casa, considerando seu tamanho e localização.

Tipos de algoritmos de regressão de ML

Os algoritmos de regressão estão disponíveis em várias formas, e o uso de cada algoritmo depende do número de parâmetros, como o tipo de valor do atributo, o padrão da linha de tendência e o número de variáveis ​​independentes. Técnicas de regressão que são frequentemente usadas incluem:

Regressão linear

Este modelo linear simples é usado para prever um valor contínuo com base em um conjunto de recursos. Ele é usado para modelar o relacionamento entre os recursos e a variável de destino ajustando uma linha aos dados.

regressão polinomial

Este é um modelo não linear usado para ajustar uma curva aos dados. É usado para modelar relacionamentos entre os recursos e a variável de destino quando o relacionamento não é linear. Baseia-se na ideia de adicionar termos de ordem superior ao modelo linear para capturar relações não lineares entre as variáveis ​​dependentes e independentes.

Regressão Ridge

Este é um modelo linear que aborda o overfitting na regressão linear. É uma versão regularizada da regressão linear que adiciona um termo de penalidade à função de custo para reduzir a complexidade do modelo.