Ein Überblick über überwachte Klassifizierungsalgorithmen und ihre Funktionsweise

Algorithmen zur überwachten Klassifizierung können Daten klassifizieren und vorhersagen und sind einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens. Diese Algorithmen können Daten in verschiedene Bereiche klassifizieren, beispielsweise Bilderkennung, Spracherkennung, Bonitätsbeurteilung, Risikoanalyse usw. Überwachte Klassifizierungsalgorithmen können Unternehmen, Institutionen und Einzelpersonen bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung unterstützen, z. B. bei der Vorhersage des Kaufverhaltens von Verbrauchern durch Klassifizierung, der Beurteilung des Gesundheitszustands von Patienten, der Identifizierung von Spam usw. Darüber hinaus können diese Algorithmen auch in der Verarbeitung natürlicher Sprache, maschineller Übersetzung, Robotersteuerung und anderen Bereichen eingesetzt werden. Kurz gesagt, Algorithmen zur überwachten Klassifizierung werden in verschiedenen Bereichen häufig eingesetzt und sind von großer Bedeutung für die Verbesserung der Arbeitseffizienz und der Entscheidungsqualität.

Im Folgenden sind einige gängige Algorithmen aufgeführt, die für die überwachte Klassifizierung verwendet werden, und eine Einführung in ihre Prinzipien:

Entscheidungsbaum: Je nach unterschiedlichen Merkmalen der Daten werden diese in mehrere Bereiche unterteilt und entsprechen unterschiedlichen Klassifizierungen.

Der Naive-Bayes-Klassifikator verwendet den Satz von Bayes, die A-priori-Wahrscheinlichkeit und die bedingte Wahrscheinlichkeit, um Daten zu klassifizieren, unter der Annahme, dass jedes Merkmal unabhängig voneinander ist.

Support Vector Machine ist ein Algorithmus, der verschiedene Datenkategorien durch den Aufbau einer Hyperebene trennt. Es verbessert die Klassifizierungsgenauigkeit, indem es den Abstand der Hyperebene zu den nächstgelegenen Datenpunkten maximiert. In zwei Dimensionen kann eine Hyperebene als gerade Linie betrachtet werden.

Logistische Regression: Dieser Algorithmus verwendet eine Logistikfunktion, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen. Die Eingabe der Logistikfunktion ist die gewichtete Summe der Merkmalswerte und die Ausgabe ist die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Klasse ist, dass Datenpunkte mit einer Wahrscheinlichkeit größer als ein Schwellenwert zu dieser Klassenart gehören.

Random Forest: Dieser Algorithmus kombiniert mehrere Entscheidungsbäume zu einem Wald. Jeder Entscheidungsbaum klassifiziert die Daten unabhängig und bestimmt schließlich das endgültige Klassifizierungsergebnis durch Abstimmung.

Nearest-Neighbor-Algorithmus: Dieser Algorithmus vergleicht neue Daten mit bekannten Daten und findet den nächstgelegenen Datenpunkt. Die Klassifizierung dieses Punktes ist die Klassifizierung der neuen Daten.

Neuronales Netzwerk: Dieser Algorithmus klassifiziert Daten durch den Aufbau mehrerer Schichten von Neuronen (Knoten). Jedes Neuron bestimmt sein eigenes Gewicht, indem es die Beziehung zwischen Eingabedaten und Ausgabedaten lernt.

AdaBoost-Algorithmus: Dieser Algorithmus trainiert iterativ mehrere schwache Klassifikatoren (die Klassifizierungsgenauigkeit ist etwas höher als bei zufälligen Schätzungen) und kombiniert diese schwachen Klassifikatoren dann zu einem starken Klassifikator. Bei jeder Iteration wird das Gewicht des Datensatzes angepasst. Dies ermöglicht falsch klassifizierte Daten Punkte, um höhere Gewichte zu erhalten.

Gradient-Boosting-Algorithmus: Dieser Algorithmus trainiert auch schwache Klassifikatoren iterativ und kombiniert sie zu starken Klassifikatoren. Der Unterschied besteht darin, dass er die Parameter des Klassifikators durch Gradientenabstieg anpasst.

Lineare Diskriminanzanalyse: Dieser Algorithmus projiziert Daten in einen niedrigdimensionalen Raum, um verschiedene Datenkategorien so weit wie möglich zu trennen, und projiziert dann neue Daten zur Klassifizierung in diesen Raum.

Ensemble-Lernalgorithmen: Diese Algorithmen verbessern die Klassifizierungsgenauigkeit durch die Kombination mehrerer Klassifikatoren, wie z. B. Bagging und Boosting.

Klassifizierungsalgorithmen für mehrere Kategorien: Diese Algorithmen werden zur Behandlung von Klassifizierungsproblemen mehrerer Kategorien verwendet, z. B. Eins-zu-Viele- und Eins-zu-Eins-Klassifizierungsmethoden.

Deep-Learning-Algorithmus: Dieser Algorithmus klassifiziert Daten durch den Aufbau mehrschichtiger neuronaler Netze, einschließlich Faltungs-Neuronalnetzen und wiederkehrender Neuronalnetze.

Entscheidungsregelalgorithmus: Dieser Algorithmus klassifiziert Daten, indem er eine Reihe von Regeln generiert, z. B. C4.5- und CN2-Algorithmen.

Fisher-Diskriminanzanalyse-Algorithmus: Dieser Algorithmus führt eine Klassifizierung durch, indem er den Abstand zwischen Kategorien maximiert und die Varianz innerhalb von Kategorien minimiert.

Linearer Regressionsalgorithmus: Dieser Algorithmus klassifiziert Daten durch die Erstellung eines linearen Modells, das eine Funktion der gewichteten Summe von Merkmalswerten ist.

Entscheidungswaldalgorithmus: Dieser Algorithmus ist eine Variante des Zufallswalds, der die Idee des Zufallsunterraums nutzt und während des Trainingsprozesses unterschiedliche Merkmalsteilmengen für jeden Entscheidungsbaum verwendet.

Perceptron-Algorithmus: Dieser Algorithmus bestimmt eine Hyperebene, indem er die Beziehung zwischen Eingabedaten und Ausgabedaten lernt und die Daten in zwei Kategorien unterteilt.

Mischungs-Gauß-Modellalgorithmus: Dieser Algorithmus verwendet mehrere Gauß-Verteilungen, um die Daten zu modellieren, wobei jede Gauß-Verteilung einer Kategorie entspricht.

Verbesserter KNN-Algorithmus: Dieser Algorithmus verwendet den KNN-Algorithmus zur Klassifizierung, aber für fehlende Merkmalswerte verwendet er den KNNImpute-Algorithmus zum Ausfüllen und den KNN+-Algorithmus, um die Auswirkungen von Rauschen zu reduzieren.

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