Регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагч суурилуулах нь Хиймэл оюун ухаан ба Машины сургалтын салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Регрессийн үндсэн зорилго нь оролтын шинж чанарт үндэслэн тасралтгүй тоон утгыг урьдчилан таамаглах явдал юм. Гэсэн хэдий ч бид тасралтгүй утгыг урьдчилан таамаглахын оронд өгөгдлийг салангид ангилалд ангилах шаардлагатай хувилбарууд байдаг. Ийм тохиолдолд ангилагчийг суурилуулах нь чухал юм.
Регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагчийг суулгах зорилго нь регрессийн асуудлыг ангиллын бодлого болгон хувиргах явдал юм. Ингэснээр бид регрессийн даалгаврыг шийдвэрлэхийн тулд ангиллын алгоритмуудын хүчийг ашиглаж чадна. Энэ арга нь ангиллын асуудлыг шийдвэрлэхэд тусгайлан зориулагдсан олон төрлийн ангилагчийг ашиглах боломжийг бидэнд олгодог.
Регрессийн ангилагчийг тохируулах нэг нийтлэг арга бол тасралтгүй гаралтын хувьсагчийг урьдчилан тодорхойлсон категорийн багц болгон ялгах явдал юм. Жишээлбэл, хэрэв бид орон сууцны үнийг урьдчилан таамаглаж байгаа бол үнийн хүрээг "бага", "дунд", "өндөр" гэсэн ангилалд хувааж болно. Дараа нь бид өрөөнүүдийн тоо, байршил, квадрат талбай зэрэг оролтын шинж чанарууд дээр үндэслэн эдгээр ангиллыг урьдчилан таамаглах ангилагчийг сургаж чадна.
Ангилагчийг тохируулснаар бид шийдвэрийн мод, санамсаргүй ой, дэмжлэгийн вектор машин, мэдрэлийн сүлжээ зэрэг төрөл бүрийн ангиллын алгоритмуудын давуу талыг ашиглах боломжтой. Эдгээр алгоритмууд нь оролтын функцууд болон зорилтот хувьсагчийн хоорондох нарийн төвөгтэй харилцааг зохицуулах чадвартай. Тэд үнэн зөв таамаглал гаргахын тулд өгөгдөл дэх шийдвэрийн хил хязгаар, хэв маягийг сурч чадна.
Нэмж дурдахад, регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагч суурилуулах нь ангиллын контекст дэх регрессийн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжийг олгодог. Ангилагч гэж үзэхэд регрессийн загвар хэр сайн ажиллаж байгааг үнэлэхийн тулд бид нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо зэрэг сайн батлагдсан үнэлгээний хэмжүүрүүдийг ашиглаж болно.
Нэмж дурдахад регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагчийг тохируулах нь дидактик үнэ цэнийг өгдөг. Энэ нь регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх янз бүрийн хэтийн төлөв, хандлагыг судлахад тусалдаг. Асуудлыг ангиллын даалгавар гэж үзвэл бид өгөгдлийн үндсэн хэв маяг, харилцааны талаархи ойлголтыг олж авах боломжтой. Энэхүү өргөн хүрээний хэтийн төлөв нь бидний өгөгдлийн талаарх ойлголтыг сайжруулж, шинэлэг шийдэл, онцлог инженерчлэлийн арга техникийг бий болгож чадна.
Регрессийн сургалт, туршилтад ангилагчийг тохируулах зорилгыг харуулахын тулд жишээг авч үзье. Бидэнд сургалтын цаг, ирц, өмнөх дүн зэрэг оюутнуудын гүйцэтгэлийн талаарх мэдээллийг агуулсан мэдээллийн багц байгаа гэж бодъё. Зорилтот хувьсагч нь эцсийн шалгалтын оноо бөгөөд энэ нь тасралтгүй утга юм. Хэрэв бид төгсөлтийн шалгалтын оноонд тулгуурлан оюутан тэнцэх эсвэл тэнцэх эсэхийг таамаглахыг хүсвэл оноог "давсан" ба "унасан" гэсэн хоёр ангилалд хувааж ангилагчийг тохируулж болно. Дараа нь бид амжилттай/унасан үр дүнг урьдчилан таамаглахын тулд оролтын функцуудыг ашиглан ангилагчийг сургаж чадна.
Регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагчийг тохируулах нь регрессийн асуудлыг ангиллын бодлого болгон хувиргах боломжийг олгодог. Энэ нь бидэнд ангиллын алгоритмын хүчийг ашиглах, ангиллын контекст дэх регрессийн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх, өгөгдлийн талаар илүү өргөн ойлголттой болох боломжийг олгодог. Энэ арга нь үнэ цэнэтэй хэтийн төлөвийг өгч, регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх шинэ боломжийг нээж өгдөг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning:
- Дэмжих вектор машин (SVM) гэж юу вэ?
- Хамгийн ойрын хөршүүдийн K алгоритм нь сургах боломжтой машин сургалтын загвар бүтээхэд тохиромжтой юу?
- SVM сургалтын алгоритмыг хоёртын шугаман ангилагч болгон ашигладаг уу?
- Регрессийн алгоритмууд тасралтгүй өгөгдөлтэй ажиллах боломжтой юу?
- Шугаман регресс нь масштаблахад тохиромжтой юу?
- Дамжуулах динамик зурвасын өргөн нь өгөгдлийн цэгүүдийн нягтрал дээр үндэслэн зурвасын өргөний параметрийг хэрхэн тохируулдаг вэ?
- Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөнийг хэрэгжүүлэхэд функцийн багцад жин оноох зорилго нь юу вэ?
- Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлагад шинэ радиусын утгыг хэрхэн тодорхойлох вэ?
- Дундаж шилжих динамик зурвасын өргөн нь радиусыг хатуу кодлохгүйгээр центроидуудыг зөв олоход хэрхэн тусалдаг вэ?
- Дундаж шилжих алгоритмд тогтмол радиусыг ашиглах хязгаарлалт юу вэ?
Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning-д илүү олон асуулт, хариултыг харна уу