การติดตั้งตัวแยกประเภทในการฝึกอบรมและการทดสอบการถดถอยเป็นจุดประสงค์ที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง วัตถุประสงค์หลักของการถดถอยคือการทำนายค่าตัวเลขต่อเนื่องตามคุณสมบัติอินพุต อย่างไรก็ตาม มีบางสถานการณ์ที่เราจำเป็นต้องจัดประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่แยกกัน แทนที่จะทำนายค่าที่ต่อเนื่องกัน ในกรณีเช่นนี้ การใส่ลักษณนามให้พอดีกลายเป็นสิ่งจำเป็น
จุดประสงค์ของการปรับลักษณนามในการฝึกและทดสอบการถดถอยคือการเปลี่ยนปัญหาการถดถอยให้เป็นปัญหาการจำแนกประเภท เราสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริธึมการจำแนกประเภทเพื่อแก้ปัญหาการถดถอยได้ วิธีการนี้ช่วยให้เราสามารถใช้ตัวแยกประเภทที่หลากหลายซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการจัดการปัญหาการจัดประเภท
เทคนิคทั่วไปอย่างหนึ่งในการปรับตัวแยกประเภทในการถดถอยคือการแยกแยะตัวแปรเอาต์พุตต่อเนื่องออกเป็นชุดของหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น หากเรากำลังคาดการณ์ราคาบ้าน เราสามารถแบ่งช่วงราคาออกเป็นประเภทต่างๆ เช่น "ต่ำ" "ปานกลาง" และ "สูง" จากนั้นเราสามารถฝึกตัวแยกประเภทให้ทำนายหมวดหมู่เหล่านี้ตามคุณลักษณะอินพุต เช่น จำนวนห้อง ตำแหน่ง และพื้นที่เป็นตารางฟุต
เราสามารถใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการจำแนกประเภทต่างๆ เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ ป่าสุ่ม เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน และโครงข่ายประสาทเทียม อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถจัดการความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณลักษณะอินพุตและตัวแปรเป้าหมายได้ พวกเขาสามารถเรียนรู้ขอบเขตและรูปแบบการตัดสินใจในข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์ที่แม่นยำ
ยิ่งไปกว่านั้น การกำหนดตัวแยกประเภทในการฝึกอบรมและการทดสอบการถดถอยช่วยให้เราสามารถประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการถดถอยในบริบทการจำแนกประเภทได้ เราสามารถใช้เมตริกการประเมินที่เป็นที่ยอมรับ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 เพื่อประเมินว่าแบบจำลองการถดถอยทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อถือเป็นตัวแยกประเภท
นอกจากนี้ การกำหนดลักษณนามที่เหมาะสมในการฝึกถดถอยและการทดสอบยังให้คุณค่าในการสอนอีกด้วย ช่วยให้เราสำรวจมุมมองและแนวทางต่างๆ ในการแก้ปัญหาการถดถอย โดยพิจารณาปัญหาเป็นงานจำแนก เราสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐานในข้อมูล มุมมองที่กว้างขึ้นนี้ช่วยเพิ่มความเข้าใจในข้อมูลของเราและสามารถนำไปสู่โซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่และเทคนิควิศวกรรมคุณลักษณะ
เพื่อแสดงจุดประสงค์ของการปรับตัวแยกประเภทในการฝึกและทดสอบการถดถอย ลองพิจารณาตัวอย่าง สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับผลการเรียนของนักเรียน รวมถึงคุณสมบัติต่างๆ เช่น ชั่วโมงเรียน การเข้าเรียน และเกรดที่ผ่านมา ตัวแปรเป้าหมายคือคะแนนสอบปลายภาคซึ่งเป็นค่าต่อเนื่อง ถ้าเราต้องการทำนายว่านักเรียนจะผ่านหรือไม่ผ่านโดยพิจารณาจากคะแนนสอบปลายภาค เราสามารถจัดตัวแยกประเภทโดยแยกคะแนนออกเป็นสองประเภท: "ผ่าน" และ "ไม่ผ่าน" จากนั้น เราสามารถฝึกตัวแยกประเภทโดยใช้คุณสมบัติการป้อนข้อมูลเพื่อทำนายผลผ่าน/ไม่ผ่าน
การติดตั้งลักษณนามในการฝึกอบรมและการทดสอบการถดถอยทำให้เราสามารถเปลี่ยนปัญหาการถดถอยเป็นปัญหาการจำแนกประเภทได้ ช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริธึมการจำแนกประเภท ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการถดถอยในบริบทการจำแนกประเภท และได้รับความเข้าใจที่กว้างขึ้นของข้อมูล วิธีการนี้ให้มุมมองที่มีคุณค่าและเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการแก้ปัญหาการถดถอย
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python:
- Support Vector Machine (SVM) คืออะไร?
- อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K เหมาะสำหรับการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกได้หรือไม่
- อัลกอริทึมการฝึกอบรม SVM มักใช้เป็นตัวแยกประเภทเชิงเส้นแบบไบนารีหรือไม่?
- อัลกอริทึมการถดถอยสามารถทำงานร่วมกับข้อมูลต่อเนื่องได้หรือไม่?
- การถดถอยเชิงเส้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับขนาดหรือไม่
- แบนด์วิธไดนามิกกะค่าเฉลี่ยจะปรับพารามิเตอร์แบนด์วิดท์ตามความหนาแน่นของจุดข้อมูลได้อย่างไร
- วัตถุประสงค์ของการกำหนดน้ำหนักให้กับชุดคุณลักษณะในการใช้งานแบนด์วิธแบบไดนามิกของค่าเฉลี่ยคืออะไร
- ค่ารัศมีใหม่ถูกกำหนดด้วยวิธีแบนด์วิดท์เฉลี่ยกะไดนามิกอย่างไร
- วิธีการเปลี่ยนแบนด์วิดท์แบบไดนามิกเฉลี่ยจัดการการค้นหา centroids อย่างถูกต้องโดยไม่ต้องเข้ารหัสรัศมีอย่างหนักได้อย่างไร
- ข้อ จำกัด ของการใช้รัศมีคงที่ในอัลกอริทึมการเปลี่ยนค่าเฉลี่ยคืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/MLP Machine Learning with Python