Как повысить точность модели классификации?

Введение

Машинное обучение во многом опирается на модели классификации, а точность этих моделей — ключевой показатель эффективности. Повысить точность модели классификации может быть сложно, поскольку она зависит от ряда переменных, включая качество данных, сложность модели, гиперпараметры и другие.

В этом посте мы рассмотрим несколько методов повышения точности модели классификации.

Способы повышения точности

• Предварительная обработка данных

• Каждый проект машинного обучения должен включать предварительную обработку данных, поскольку на производительность модели может сильно влиять качество обучающих данных. Предварительная обработка включает в себя различные процессы, такие как очистка, нормализация и разработка функций. Вот несколько рекомендаций по подготовке данных для повышения точности модели классификации:

• Очистка данных Удалите пропущенные значения, выбросы и повторяющиеся точки данных, чтобы очистить данные. Для этого можно использовать такие методы, как вменение среднего значения, вменение медианы или исключение строк или столбцов с отсутствующими данными.

• Чтобы убедиться, что все характеристики масштабируются одинаково, нормализуйте данные. Для этого можно использовать такие методы, как нормализация min-max, нормализация z-показателя или логарифмическое преобразование.

• Разработка функций — это процесс создания новых функций из уже существующих с целью более точного отражения базовых данных. Для этого можно использовать такие методы, как полиномиальные функции, функции взаимодействия или выбор функций.

• Выбор функций

• Процесс выбора наиболее подходящих характеристик из набора данных, которые могут помочь в классификации, известен как выбор признаков. Сложность модели можно уменьшить и избежать переобучения с помощью выбора признаков. Методы выбора функций включают в себя следующее:

• Анализ корреляции: Корреляция между каждой характеристикой и целевой переменной определяется в ходе корреляционного анализа. Для модели могут использоваться признаки высокой корреляции.

• Сортировка признаков по их значимости в процессе классификации известна как «ранжирование важности признаков». Для этого можно использовать такие методы, как важность признаков на основе дерева решений или важность перестановок.

• Уменьшение размерности. Можно уменьшить количество объектов в наборе данных, сохранив при этом большую часть данных, используя методы уменьшения размерности, такие как PCA.

• Выбор модели

• На точность модели может существенно повлиять выбор алгоритма классификации. Различные типы данных или задачи категоризации могут подходить для разных алгоритмов, работающих лучше. Вот несколько типичных методов категоризации:

• Логистическая регрессия. Линейная модель, которую можно применять для бинарной классификации, — это логистическая регрессия. Он работает путем расчета вероятности двоичного результата в зависимости от свойств входных данных.

• Деревья решений. Деревья решений — это нелинейные модели, которые можно применять как к многоклассовой, так и к бинарной классификации. В зависимости от входных характеристик они делят входное пространство на более управляемые фрагменты.

• Машины опорных векторов (SVM). SVM — это нелинейная модель, которую можно применять как для многоклассовой, так и для бинарной классификации. Метод находит гиперплоскость на основе входных характеристик, которая максимально изолирует входные данные.

• Случайный лес: Чтобы повысить точность модели, случайный лес представляет собой ансамблевый подход, который смешивает различные деревья решений. Он работает путем объединения прогнозов из многих деревьев решений.

• Настройка гиперпараметров

• Параметры конфигурации модели, известные как гиперпараметры, не могут быть выведены из данных. Гиперпараметры настраиваются для повышения производительности модели. Ниже перечислены многочисленные подходы к настройке гиперпараметров:

• Поиск по сетке: при поиске по сетке сетка значений гиперпараметров используется для оценки производительности модели для каждой мыслимой комбинации.

• Случайный поиск. При случайном поиске значения гиперпараметров модели выбираются случайным образом из распределения, а производительность модели оценивается для каждого набора гиперпараметров.

• Байесовская оптимизация предполагает использование вероятностной модели для прогнозирования того, как модель будет работать при различных значениях ее гиперпараметров, чтобы выбрать гиперпараметры, которые максимизируют производительность модели.

• Перекрестная проверка

• Перекрестная проверка — это метод оценки эффективности модели и предотвращения переобучения. Когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на тестовых данных, это называется переобучением. При перекрестной проверке модель тестируется на различных подмножествах данных после разделения на наборы для обучения и проверки. Вот несколько типичных методов перекрестной проверки:

• K-Fold K-fold перекрестная проверка При перекрестной проверке данные разбиваются на k подмножества одинакового размера, модель обучается на k-1 подмножествах, а затем модель тестируется на оставшемся подмножестве. Каждое подмножество используется в качестве набора проверки один раз в ходе этой процедуры, которая повторяется k раз.

• Стратифицированная перекрестная проверка предполагает проверку того, что каждая складка имеет распределение целевой переменной, сравнимое с распределением по всему набору данных. Это может быть полезно, если целевая переменная несбалансирована.

• Перекрестная проверка с исключением одного: при перекрестной проверке с исключением одного, модель обучается на всех точках данных, кроме одной, и тестируется на остальных точках данных. Каждая точка данных подвергается этой процедуре один раз, в результате чего получается n различных моделей, где n — общее количество точек данных.

• Ансамблевые методы

• Такие методы, как ансамблевые подходы, объединяют множество моделей для повышения точности классификации. Когда более чем одна модель не может адекватно представить набор данных, могут оказаться полезными ансамблевые подходы. Вот несколько популярных ансамблевых техник:

• Пакетирование: при пакетировании различные модели обучаются на различных подмножествах данных, а затем прогнозы объединяются для получения окончательного прогноза. Это может помочь снизить дисперсию модели и повысить ее точность.

• Повышение — это процесс последовательного обучения множества моделей, каждая из которых концентрируется на точках данных, которые предыдущие модели неправильно классифицировали. Это может помочь снизить предвзятость модели и повысить ее точность.

• Наложение — это процесс обучения множества моделей и внесения прогнозов этих моделей в метамодель. Окончательный прогноз затем делается с помощью метамодели. Объединение преимуществ многих моделей посредством наложения может повысить точность в целом.

• Несбалансированные данные

• В задачах классификации несбалансированные данные часто возникают, когда один класс имеет непропорционально большое количество точек данных по сравнению с другим классом. Предвзятые модели могут возникнуть из-за несбалансированных данных и оказаться неэффективными для классов меньшинств. Ниже приведены некоторые методы работы с несбалансированными данными:

• Передискретизация: чтобы выровнять количество точек данных в каждом классе, передискретизация влечет за собой воспроизведение точек данных класса меньшинства.

• Недостаточная выборка. Чтобы сбалансировать количество точек данных в каждом классе, недостаточная выборка влечет за собой произвольное исключение точек данных из большинства классов.

• Обучение, чувствительное к затратам, влечет за собой распределение различных затрат на неправильную классификацию по различным классам. Это может помочь уменьшить предвзятость модели в отношении класса, который составляет большинство.

Заключение

В заключение, повышение точности модели классификации требует методического подхода, который включает предварительную обработку данных, выбор признаков, выбор модели, настройку гиперпараметров, перекрестную проверку, ансамблевые подходы и управление несбалансированными данными. Вы можете значительно повысить надежность и эффективность вашей модели классификации, а также ее точность, применив эти стратегии на практике. Хотя получение 100% точности не всегда может быть достижимо или осуществимо, по-прежнему важно принимать во внимание другие показатели, такие как точность, полнота и показатель F1.