Logistic regression linear regression naïve bayes knn Машиналық оқытудағы регрессия және классификация

жүктеу/скачать 1,22 Mb.

бет	1/4
Дата	04.11.2022
өлшемі	1,22 Mb.
	#47383

1 2 3 4

Байланысты:
SRS-NBAYES

Машиналық оқытудағы логистикалық регрессия

Logistic regression linear regression naïve BAYES knn

Машиналық оқытудағы регрессия және классификация

Регрессия және классификация алгоритмдері Бақыланатын оқыту алгоритмдері болып табылады. Екі алгоритм де Machine Learning жүйесінде болжау үшін пайдаланылады және белгіленген деректер жиынымен жұмыс істейді. Бірақ екеуінің арасындағы айырмашылық олардың машинаны оқытудың әртүрлі мәселелері үшін қалай қолданылатынында.
Регрессия және классификация алгоритмдерінің негізгі айырмашылығы: Регрессия алгоритмдері баға, жалақы, жас және т.б. сияқты үздіксіз мәндерді болжау үшін пайдаланылады және Жіктеу алгоритмдері Ер немесе Әйел, Ақиқат немесе Жалған сияқты дискретті мәндерді болжау/жіктеу үшін пайдаланылады, Спам немесе спам емес және т.б.
Logistic Regression
K-Nearest Neighbours
Support Vector Machines
Kernel SVM
Naïve Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
Жіктеу алгоритмдерін келесі түрлерге бөлуге болады:

Машиналық оқытудағы логистикалық регрессия

Логистикалық регрессия – бақыланатын оқыту әдістемесіне сәйкес келетін ең танымал Machine Learning алгоритмдерінің бірі. Ол тәуелсіз айнымалылардың берілген жиынын пайдаланып категориялық тәуелді айнымалыны болжау үшін қолданылады.
Логистикалық регрессия категориялық тәуелді айнымалының шығысын болжайды. Сондықтан нәтиже категориялық немесе дискретті мән болуы керек. Ол Иә немесе Жоқ, 0 немесе 1, ақиқат немесе Жалған, т.б. болуы мүмкін, бірақ 0 және 1 ретінде нақты мән берудің орнына 0 мен 1 арасында болатын ықтималдық мәндерін береді .
Логистикалық регрессия сызықтық регрессияға ұқсас, тек оларды пайдалану тәсілі. Сызықтық регрессия регрессия есептерін шешу үшін қолданылады, ал логистикалық регрессия классификациялық есептерді шешу үшін қолданылады .
Логистикалық регрессияда регрессия сызығын орнатудың орнына біз екі максималды мәнді (0 немесе 1) болжайтын «S» пішінді логистикалық функцияны орналастырамыз.
Логистикалық функцияның қисығы бір нәрсенің ықтималдығын көрсетеді, мысалы, жасушалардың қатерлі ісігі бар ма, жоқ па, тінтуір семіз немесе салмағына байланысты емес және т.б.
Логистикалық регрессия машиналық оқытудың маңызды алгоритмі болып табылады, себебі оның ықтималдықтарды қамтамасыз ету және үздіксіз және дискретті деректер жиынын пайдаланып жаңа деректерді жіктеу мүмкіндігі бар.
Логистикалық регрессия деректердің әртүрлі түрлерін пайдаланып бақылауларды жіктеу үшін пайдаланылуы мүмкін және жіктеу үшін пайдаланылатын ең тиімді айнымалыларды оңай анықтауға болады. Төмендегі сурет логистикалық функцияны көрсетеді:

Ескерту: Логистикалық регрессия регрессия ретінде болжамды модельдеу тұжырымдамасын пайдаланады; сондықтан ол логистикалық регрессия деп аталады, бірақ үлгілерді жіктеу үшін қолданылады; Сондықтан ол классификация алгоритміне жатады.

жүктеу/скачать 1,22 Mb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 2 3 4