Telus! Bagaimana untuk memilih algoritma pembelajaran mesin yang betul

Pertimbangan Pemilihan Algoritma Berikut adalah beberapa aspek yang perlu diingat semasa proses membuat keputusan: 1. Saiz dan kualiti set data: Algoritma pembelajaran mesin berbeza dalam keperluannya untuk data input. Sesetengah algoritma berfungsi dengan baik dengan set data yang kecil, manakala algoritma lain berfungsi dengan baik dengan set data yang besar. Selain itu, ketepatan, kesempurnaan dan keterwakilan data juga

1. Ciri Set Data

Ciri-ciri set data adalah penting untuk pemilihan algoritma. Faktor seperti saiz set data, jenis elemen data yang terkandung di dalamnya dan sama ada data itu berstruktur atau tidak berstruktur semuanya merupakan faktor utama. Bayangkan menggunakan algoritma untuk data berstruktur kepada masalah data tidak berstruktur. Anda mungkin tidak akan pergi jauh! Set data yang besar memerlukan algoritma berskala, manakala set data yang kecil boleh dicapai menggunakan model yang lebih mudah. Dan jangan lupa tentang kualiti data, sama ada bersih, bising, atau mungkin tidak lengkap, kerana algoritma yang berbeza mempunyai keupayaan dan keteguhan yang berbeza dalam menangani data dan bunyi yang hilang.

2. Jenis masalah

Jenis masalah yang anda cuba selesaikan, sama ada klasifikasi, regresi, pengelompokan atau masalah lain, jelas akan mempengaruhi pilihan algoritma. Contohnya, jika anda sedang mengusahakan masalah klasifikasi, anda mungkin memilih antara regresi logistik dan mesin vektor sokongan, manakala masalah pengelompokan mungkin menyebabkan anda menggunakan algoritma k-means.

3. Metrik Prestasi

Apakah kaedah yang anda ingin gunakan untuk mengukur prestasi model Jika anda menetapkan metrik tertentu, contohnya, ketepatan atau panggil balik untuk masalah klasifikasi, atau ralat min kuasa dua untuk masalah regresi, anda mesti memastikan bahawa anda memilih Algoritma boleh menyesuaikan diri. Dan jangan terlepas pandang metrik bukan tradisional lain seperti masa latihan dan kebolehtafsiran model. Walaupun sesetengah model mungkin berlatih lebih pantas, model tersebut mungkin memerlukan ketepatan atau kebolehtafsiran.

4. Ketersediaan Sumber

Akhir sekali, sumber yang tersedia untuk anda boleh mempengaruhi keputusan algoritma anda. Contohnya, model pembelajaran mendalam boleh memerlukan sejumlah besar kuasa pengkomputeran (cth., GPU) dan memori, menjadikannya kurang ideal dalam sesetengah persekitaran yang terhad sumber. Mengetahui sumber yang tersedia untuk anda boleh membantu anda membuat keputusan yang membantu mengimbangi sumber yang anda perlukan, perkara yang anda ada dan menyelesaikan kerja.

Memandangkan faktor-faktor ini, boleh dipertimbangkan bahawa dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini dengan teliti, pilihan algoritma yang baik boleh dibuat. Bukan sahaja algoritma berfungsi dengan baik, ia juga sejajar dengan matlamat dan kekangan projek.

Panduan Permulaan untuk Pemilihan Algoritma

Di bawah adalah carta alir yang boleh digunakan sebagai alat praktikal untuk membimbing pemilihan algoritma pembelajaran mesin, memperincikan langkah-langkah yang perlu diambil dari fasa definisi masalah untuk melengkapkan model penempatan. Pertama, fasa definisi masalah perlu dijelaskan, termasuk menentukan pembolehubah input dan output, serta prestasi model yang dijangkakan. Seterusnya, fasa pengumpulan dan penyediaan data diperlukan. Ini termasuk mendapatkan set data, melaksanakan pembersihan dan prapemprosesan data, dan membahagikan set data untuk latihan

Carta alir di atas menggariskan segala-galanya daripada definisi masalah, pengenalpastian jenis data, penilaian saiz data, klasifikasi masalah, kepada pemilihan model, penghalusan dan evolusi penilaian seterusnya. Jika penilaian menunjukkan bahawa model itu memuaskan, penggunaan boleh diteruskan jika tidak, model mungkin perlu diubah suai atau percubaan baharu menggunakan algoritma lain mungkin diperlukan. . Pada masa yang sama, sifat data dinilai, seperti jenis (berstruktur/tidak berstruktur), kuantiti, kualiti (bebas daripada hingar dan nilai yang hilang), dan kepelbagaian data. Bersama-sama ini mempunyai kesan yang kuat pada kerumitan model yang anda boleh gunakan dan jenis model yang anda mesti gunakan.

2 Pilih algoritma yang sesuai berdasarkan data dan jenis masalah anda

Setelah masalah dan ciri data anda telah ditentukan, langkah seterusnya ialah memilih algoritma atau kumpulan algoritma yang paling sesuai dengan data dan jenis masalah anda. Sebagai contoh, algoritma seperti regresi logistik, pepohon keputusan dan SVM mungkin berguna untuk klasifikasi binari data berstruktur. Regresi boleh menggunakan kaedah regresi linear atau ensemble. Analisis kelompok data tidak berstruktur mungkin memerlukan penggunaan K-Means, DBSCAN atau jenis algoritma lain. Algoritma yang anda pilih mesti dapat memproses data anda dengan cekap sambil memenuhi keperluan projek anda.

3. Pertimbangkan keperluan prestasi model

Keperluan prestasi projek yang berbeza memerlukan strategi yang berbeza. Pusingan ini melibatkan mengenal pasti metrik prestasi yang paling penting untuk perniagaan anda: ketepatan, ketepatan, ingatan semula, kelajuan pelaksanaan, kebolehtafsiran, dsb. Sebagai contoh, dalam industri seperti kewangan atau perubatan, yang memahami fungsi dalaman model adalah penting, kebolehtafsiran menjadi perkara utama.

4. Bina model garis dasar

Daripada mengejar kerumitan algoritma yang canggih, mulakan pemodelan daripada model awal yang mudah. Ia sepatutnya mudah dipasang dan pantas dijalankan, mempersembahkan anggaran prestasi untuk model yang lebih kompleks. Langkah ini penting untuk mewujudkan anggaran model awal potensi prestasi dan mungkin menunjukkan isu berskala besar dalam penyediaan data atau andaian naif yang dibuat pada awalnya.

5. Perhalusi dan lelaran berdasarkan penilaian model

Ini melibatkan penalaan hiperparameter dan kejuruteraan ciri.

Atas ialah kandungan terperinci Telus! Bagaimana untuk memilih algoritma pembelajaran mesin yang betul. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!