Petua pemilihan model ML

Pembelajaran mesin (ML) ialah teknologi berkuasa yang membolehkan komputer belajar membuat ramalan dan keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Dalam mana-mana projek ML, memilih model ML yang betul untuk tugas tertentu adalah penting.

Artikel ini mengajar anda cara memilih model ML dengan betul melalui langkah-langkah berikut:

Tentukan masalah dan hasil yang dijangkakan

Sebelum memilih model pembelajaran mesin, adalah penting untuk menentukan masalah dengan tepat dan hasil yang dijangkakan, yang boleh dipadankan dengan lebih baik dengan model yang sesuai.

Untuk menentukan masalah, pertimbangkan tiga perkara ini:

1. Apa yang anda ingin ramalkan atau klasifikasikan?
2. Apakah data input?
3. Apakah data output?

Mentakrifkan masalah dan hasil yang diinginkan adalah langkah penting dalam proses memilih model ML yang betul.

Pilih metrik prestasi

Setelah anda menentukan masalah dan hasil yang diingini, langkah seterusnya ialah memilih metrik prestasi. Metrik prestasi mengukur keupayaan model ML untuk mencapai hasil yang diharapkan.

Adalah penting untuk memilih metrik prestasi yang sepadan dengan hasil yang diingini, metrik yang sesuai akan bergantung pada masalah khusus yang anda cuba selesaikan dan hasil yang diinginkan. Beberapa metrik prestasi biasa termasuk:

• Ketepatan: Perkadaran ramalan betul yang dibuat oleh model.
• Ketepatan: Perkadaran ramalan positif sebenar yang dibuat oleh model.
• Ingat: Perkadaran positif sebenar yang diramalkan dengan betul oleh model.
• Skor F1: min harmonik ketepatan dan ingatan semula.
• AUC-ROC: Kawasan di bawah lengkung ciri pengendalian penerima ialah ukuran keupayaan model untuk membezakan contoh positif dan negatif.

Menilai dan membandingkan prestasi model ML yang berbeza dengan berkesan dengan memilih metrik prestasi yang sepadan dengan hasil yang diingini.

Teroka pelbagai jenis model

Langkah ini adalah untuk meneroka jenis model yang berbeza. Setiap jenis model mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri.

Berikut ialah beberapa contoh jenis model ML biasa:

Model Linear: Model linear membuat ramalan berdasarkan gabungan linear ciri input. Mereka mudah dan pantas untuk dilatih, tetapi tidak sesuai untuk tugas yang lebih kompleks. Contoh model linear termasuk regresi linear dan regresi logistik.

Pokok Keputusan: Pokok keputusan membuat ramalan berdasarkan beberapa siri keputusan yang dibuat menggunakan struktur seperti pokok. Ia mudah difahami dan ditafsirkan, tetapi mungkin tidak setepat model lain untuk beberapa tugasan.

Rangkaian Neural: Rangkaian saraf ialah model yang diilhamkan oleh struktur dan fungsi otak manusia. Mereka dapat mempelajari corak kompleks dalam data, tetapi sukar untuk dilatih dan ditafsirkan. Contoh rangkaian saraf termasuk rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian neural berulang (RNN).

Model Ensemble: Model ensemble ialah model yang menggabungkan ramalan beberapa model individu. Mereka sering meningkatkan prestasi model tunggal tetapi jauh lebih intensif pengiraan daripada jenis model lain. Contoh model ensemble termasuk hutan rawak dan peningkatan kecerunan.

Apabila memutuskan jenis model yang hendak digunakan, pertimbangkan kerumitan tugas, jumlah dan kualiti data yang tersedia serta ketepatan ramalan yang diperlukan.

Pertimbangkan saiz dan kualiti data anda

Saiz dan kualiti data yang tersedia untuk latihan boleh memberi kesan ketara kepada prestasi model ML anda.

Jika anda mempunyai sejumlah besar data berkualiti tinggi, anda boleh menggunakan model yang lebih kompleks untuk mempelajari corak kompleks dalam data, yang boleh meningkatkan ketepatan ramalan. Apabila data terhad, anda perlu menggunakan model yang lebih ringkas atau mencari cara untuk meningkatkan kualiti data untuk memperoleh prestasi yang baik.

Terdapat beberapa cara untuk meningkatkan kualiti data:

Pembersihan Data: Mengalih keluar sebarang ralat, ketidakkonsistenan atau nilai yang hilang dalam data boleh meningkatkan kualiti data.

Kejuruteraan Ciri: Mencipta ciri baharu daripada data sedia ada atau menggabungkan ciri sedia ada dengan cara yang bermakna boleh membantu model mempelajari corak yang lebih kompleks dalam data.

Pembesaran data: Menjana titik data tambahan berdasarkan data sedia ada boleh meningkatkan saiz set data dan meningkatkan prestasi model.

Oleh itu, adalah penting untuk mengimbangi kerumitan model dengan saiz dan kualiti data.

Jika model yang digunakan terlalu kompleks untuk data yang tersedia, ia mungkin terlampau muat, bermakna ia akan berprestasi baik pada data latihan tetapi tidak berprestasi baik pada data yang tidak terlatih. Dan jika anda menggunakan model yang terlalu mudah, ia mungkin kurang sesuai, bermakna ia tidak dapat mempelajari corak dalam data dengan cukup baik untuk membuat ramalan yang tepat.

Nilai dan bandingkan model

Langkah ini melibatkan latihan dan ujian berbilang model ML berbeza menggunakan metrik prestasi terpilih.

Untuk melatih dan menguji model ML, data perlu dibahagikan kepada set latihan dan ujian. Set latihan digunakan untuk melatih model, dan set ujian digunakan untuk menilai prestasi model pada data yang tidak kelihatan. Untuk membandingkan prestasi model yang berbeza, anda boleh mengira metrik prestasi bagi setiap model pada set ujian dan kemudian membandingkan keputusan untuk menentukan model yang berprestasi terbaik.

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa prestasi model ML akan dipengaruhi oleh banyak faktor, termasuk pilihan model, hiperparameter model dan saiz serta kualiti data. Oleh itu, mencuba beberapa model berbeza dan tetapan hiperparameter boleh membantu mencari model berprestasi terbaik.

Memperhalusi model yang dipilih

Selepas memilih model berprestasi terbaik, anda boleh meningkatkan lagi prestasinya dengan memperhalusi hiperparameter model. Penalaan halus hiperparameter model mungkin melibatkan pelarasan kadar pembelajaran model, bilangan lapisan dalam rangkaian saraf atau parameter khusus model yang lain. Proses penalaan hiperparameter sering dipanggil pengoptimuman hiperparameter atau penalaan hiperparameter.

Terdapat beberapa kaedah berbeza untuk penalaan hiperparameter, termasuk penalaan manual, carian grid dan carian rawak.

Penalaan Manual: Tala hiperparameter secara manual dan nilai prestasi model pada set pengesahan. Ini adalah proses yang memakan masa, tetapi yang membolehkan kami mengawal sepenuhnya hiperparameter dan memahami kesan setiap hiperparameter pada prestasi model.

Grid Search: Ini melibatkan penetapan grid hiperparameter untuk mencari dan menilai prestasi model bagi setiap gabungan hiperparameter.

Carian Rawak: Contoh kombinasi rawak hiperparameter dan nilai prestasi model untuk setiap kombinasi. Walaupun lebih murah dari segi pengiraan daripada carian grid, kombinasi optimum hiperparameter mungkin tidak ditemui.

Dengan memperhalusi hiperparameter model yang dipilih, adalah mungkin untuk meningkatkan lagi prestasinya dan mencapai tahap ketepatan ramalan yang diingini.

Memantau dan Mengekalkan Model

Selepas anda selesai menggunakan model ML anda, tiba masanya untuk memantau prestasi model dan membuat kemas kini bagi memastikan model mengekalkan ketepatan dari semasa ke semasa. Ini juga dipanggil penyelenggaraan model.

Terdapat beberapa pertimbangan utama apabila melibatkan penyelenggaraan model:

Hanyutan data: Hanyutan data berlaku apabila pengedaran data berubah dari semasa ke semasa. Jika model tidak dilatih mengenai pengedaran data baharu, ia akan mengakibatkan ketepatan model berkurangan. Untuk mengurangkan hanyutan data, mungkin perlu melatih semula model pada data baharu atau melaksanakan sistem pembelajaran berterusan yang mengemas kini model berdasarkan data baharu.

Reput model: Pereputan model berlaku apabila prestasi model menurun secara beransur-ansur dari semasa ke semasa. Ini disebabkan oleh pelbagai faktor, termasuk perubahan dalam pengedaran data, perubahan dalam masalah perniagaan, atau pengenalan persaingan baharu. Untuk mengurangkan pereputan model, mungkin perlu melatih semula model secara berkala atau melaksanakan sistem pembelajaran berterusan.

Pemantauan Model: Pantau model anda dengan kerap untuk memastikan ia masih mencapai tahap ketepatan yang diperlukan. Ini boleh dilakukan menggunakan metrik, seperti metrik prestasi yang digunakan untuk menilai model semasa pemilihan model. Jika prestasi model mula merosot, tindakan pembetulan mungkin diperlukan, seperti melatih semula model atau melaraskan hiperparameter.

Penyelenggaraan model ialah proses yang berterusan dan langkah ini penting untuk sebarang projek ML yang berjaya. Dengan sentiasa memantau prestasi model anda dan mengemas kininya, anda boleh memastikan model anda kekal tepat dan terus memberikan nilai walaupun masa berlalu.

Atas ialah kandungan terperinci Petua pemilihan model ML. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!