La régression et la classification sont deux des domaines les plus fondamentaux et les plus importants de l’apprentissage automatique.
Il peut être difficile de faire la distinction entre les algorithmes de régression et de classification lorsque vous débutez dans l’apprentissage automatique. Comprendre comment ces algorithmes fonctionnent et quand les utiliser peut être crucial pour faire des prédictions précises et des décisions efficaces.
Voyons d’abord l’apprentissage automatique.
Table des matières
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une méthode permettant d’apprendre aux ordinateurs à apprendre et à prendre des décisions sans être explicitement programmés. Cela implique la formation d’un modèle informatique sur un ensemble de données, permettant au modèle de faire des prédictions ou des décisions basées sur des modèles et des relations dans les données.
Il existe trois principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
Dans l’apprentissage supervisé, le modèle est fourni avec des données d’apprentissage étiquetées, y compris les données d’entrée et la sortie correcte correspondante. L’objectif est que le modèle fasse des prédictions sur la sortie de nouvelles données invisibles en fonction des modèles qu’il a appris à partir des données d’apprentissage.
Dans l’apprentissage non supervisé, le modèle ne reçoit aucune donnée d’apprentissage étiquetée. Au lieu de cela, il est laissé à découvrir des modèles et des relations dans les données de manière indépendante. Cela peut être utilisé pour identifier des groupes ou des grappes dans les données ou pour trouver des anomalies ou des modèles inhabituels.
Et dans l’apprentissage par renforcement, un agent apprend à interagir avec son environnement pour maximiser une récompense. Il s’agit de former un modèle à prendre des décisions en fonction des commentaires qu’il reçoit de l’environnement.
L’apprentissage automatique est utilisé dans diverses applications, notamment la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel, la détection des fraudes et les voitures autonomes. Il a le potentiel d’automatiser de nombreuses tâches et d’améliorer la prise de décision dans diverses industries.
Cet article se concentre principalement sur les concepts de classification et de régression, qui relèvent de l’apprentissage automatique supervisé. Commençons!
Classification en apprentissage automatique
La classification est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à former un modèle pour attribuer une étiquette de classe à une entrée donnée. Il s’agit d’une tâche d’apprentissage supervisé, ce qui signifie que le modèle est formé sur un ensemble de données étiqueté qui comprend des exemples de données d’entrée et les étiquettes de classe correspondantes.
Le modèle vise à apprendre la relation entre les données d’entrée et les étiquettes de classe pour prédire l’étiquette de classe pour une nouvelle entrée invisible.
Il existe de nombreux algorithmes différents qui peuvent être utilisés pour la classification, y compris la régression logistique, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support. Le choix de l’algorithme dépendra des caractéristiques des données et des performances souhaitées du modèle.
Certaines applications de classification courantes incluent la détection de spam, l’analyse des sentiments et la détection de fraude. Dans chacun de ces cas, les données d’entrée peuvent inclure du texte, des valeurs numériques ou une combinaison des deux. Les étiquettes de classe peuvent être binaires (par exemple, spam ou non spam) ou multi-classes (par exemple, sentiment positif, neutre, négatif).
Par exemple, considérons un ensemble de données d’avis de clients sur un produit. Les données d’entrée peuvent être le texte de l’avis et l’étiquette de classe peut être une note (par exemple, positif, neutre, négatif). Le modèle serait entraîné sur un ensemble de données d’avis étiquetés, puis serait en mesure de prédire la note d’un nouvel avis qu’il n’avait pas vu auparavant.
Types d’algorithmes de classification ML
Il existe plusieurs types d’algorithmes de classification en machine learning :
Régression logistique
Il s’agit d’un modèle linéaire utilisé pour la classification binaire. Il est utilisé pour prédire la probabilité qu’un certain événement se produise. Le but de la régression logistique est de trouver les meilleurs coefficients (pondérations) qui minimisent l’erreur entre la probabilité prédite et le résultat observé.
Cela se fait en utilisant un algorithme d’optimisation, tel que la descente de gradient, pour ajuster les coefficients jusqu’à ce que le modèle corresponde au mieux aux données d’apprentissage.
Arbres de décision
Ce sont des modèles arborescents qui prennent des décisions en fonction des valeurs des caractéristiques. Ils peuvent être utilisés à la fois pour la classification binaire et multi-classes. Les arbres de décision présentent plusieurs avantages, notamment leur simplicité et leur interopérabilité.
Ils sont également rapides à former et à faire des prédictions, et ils peuvent gérer à la fois des données numériques et catégorielles. Cependant, ils peuvent être sujets au surajustement, surtout si l’arbre est profond et comporte de nombreuses branches.
Classification aléatoire des forêts
La classification aléatoire des forêts est une méthode d’ensemble qui combine les prédictions de plusieurs arbres de décision pour faire une prédiction plus précise et stable. Il est moins sujet au surajustement qu’un arbre de décision unique car les prédictions des arbres individuels sont moyennées, ce qui réduit la variance du modèle.
AdaBoost
Il s’agit d’un algorithme de renforcement qui modifie de manière adaptative le poids des exemples mal classés dans l’ensemble d’apprentissage. Il est souvent utilisé pour la classification binaire.
Bayes naïf
Naïve Bayes est basé sur le théorème de Bayes, qui est un moyen de mettre à jour la probabilité d’un événement sur la base de nouvelles preuves. Il s’agit d’un classificateur probabiliste souvent utilisé pour la classification de texte et le filtrage de spam.
K-Voisin le plus proche
K-Nearest Neighbors (KNN) est utilisé pour les tâches de classification et de régression. Il s’agit d’une méthode non paramétrique qui classe un point de données en fonction de la classe de ses voisins les plus proches. KNN présente plusieurs avantages, notamment sa simplicité et le fait qu’il est facile à mettre en œuvre. Il peut également gérer des données numériques et catégorielles, et il ne fait aucune hypothèse sur la distribution sous-jacente des données.
Amplification du dégradé
Ce sont des ensembles d’apprenants faibles qui sont formés séquentiellement, chaque modèle essayant de corriger les erreurs du modèle précédent. Ils peuvent être utilisés à la fois pour la classification et la régression.
Régression dans l’apprentissage automatique
Dans l’apprentissage automatique, la régression est un type d’apprentissage supervisé dont le but est de prédire une variable dépendante basée sur une ou plusieurs caractéristiques d’entrée (également appelées prédicteurs ou variables indépendantes).
Les algorithmes de régression sont utilisés pour modéliser la relation entre les entrées et la sortie et faire des prédictions basées sur cette relation. La régression peut être utilisée pour les variables dépendantes continues et catégorielles.
En général, l’objectif de la régression est de créer un modèle capable de prédire avec précision la sortie en fonction des caractéristiques d’entrée et de comprendre la relation sous-jacente entre les caractéristiques d’entrée et la sortie.
L’analyse de régression est utilisée dans divers domaines, notamment l’économie, la finance, le marketing et la psychologie, pour comprendre et prédire les relations entre différentes variables. Il s’agit d’un outil fondamental dans l’analyse des données et l’apprentissage automatique. Il est utilisé pour faire des prédictions, identifier les tendances et comprendre les mécanismes sous-jacents qui alimentent les données.
Par exemple, dans un modèle de régression linéaire simple, l’objectif peut être de prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille, de son emplacement et d’autres caractéristiques. La taille de la maison et son emplacement seraient les variables indépendantes, et le prix de la maison serait la variable dépendante.
Le modèle serait formé sur des données d’entrée qui incluent la taille et l’emplacement de plusieurs maisons, ainsi que leurs prix correspondants. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur le prix d’une maison, compte tenu de sa taille et de son emplacement.
Types d’algorithmes de régression ML
Les algorithmes de régression sont disponibles sous diverses formes, et l’utilisation de chaque algorithme dépend du nombre de paramètres, tels que le type de valeur d’attribut, le modèle de la courbe de tendance et le nombre de variables indépendantes. Les techniques de régression souvent utilisées comprennent :
Régression linéaire
Ce modèle linéaire simple est utilisé pour prédire une valeur continue basée sur un ensemble de caractéristiques. Il est utilisé pour modéliser la relation entre les entités et la variable cible en ajustant une ligne aux données.
Régression polynomiale
Il s’agit d’un modèle non linéaire utilisé pour ajuster une courbe aux données. Il est utilisé pour modéliser les relations entre les caractéristiques et la variable cible lorsque la relation n’est pas linéaire. Il est basé sur l’idée d’ajouter des termes d’ordre supérieur au modèle linéaire pour capturer les relations non linéaires entre les variables dépendantes et indépendantes.
Régression de crête
Il s’agit d’un modèle linéaire qui traite le surajustement dans la régression linéaire. Il s’agit d’une version régularisée de la régression linéaire qui ajoute un terme de pénalité à la fonction de coût pour réduire la complexité du modèle.
Prise en charge de la régression vectorielle
Comme les SVM, la régression vectorielle de support est un modèle linéaire qui tente d’ajuster les données en trouvant l’hyperplan qui maximise la marge entre les variables dépendantes et indépendantes.
Cependant, contrairement aux SVM, qui sont utilisés pour la classification, le SVR est utilisé pour les tâches de régression, où l’objectif est de prédire une valeur continue plutôt qu’une étiquette de classe.
Régression au lasso
Il s’agit d’un autre modèle linéaire régularisé utilisé pour éviter le surajustement dans la régression linéaire. Il ajoute un terme de pénalité à la fonction de coût basé sur la valeur absolue des coefficients.
Régression linéaire bayésienne
La régression linéaire bayésienne est une approche probabiliste de la régression linéaire basée sur le théorème de Bayes, qui est un moyen de mettre à jour la probabilité d’un événement en fonction de nouvelles preuves.
Ce modèle de régression vise à estimer la distribution a posteriori des paramètres du modèle compte tenu des données. Cela se fait en définissant une distribution préalable sur les paramètres, puis en utilisant le théorème de Bayes pour mettre à jour la distribution en fonction des données observées.
Régression vs Classification
La régression et la classification sont deux types d’apprentissage supervisé, ce qui signifie qu’elles sont utilisées pour prédire une sortie basée sur un ensemble de caractéristiques d’entrée. Cependant, il existe des différences essentielles entre les deux :
RégressionClassificationDéfinitionUn type d’apprentissage supervisé qui prédit une valeur continueUn type d’apprentissage supervisé qui prédit une valeur catégoriqueType de sortieContinuDiscretMétriques d’évaluationErreur quadratique moyenne (MSE), erreur quadratique moyenne (RMSE)Exactitude, précision, rappel, score F1AlgorithmesRégression linéaire, Lasso, Crête, KNN, Arbre de décisionRégression logistique, SVM, Naïve Bayes, KNN, Arbre de décisionComplexité du modèleModèles moins complexesModèles plus complexesHypothèsesRelation linéaire entre les caractéristiques et la cibleAucune hypothèse spécifique sur la relation entre les caractéristiques et la cibleDéséquilibre de classeNon applicableCela peut être un problèmeOutliersPeut affecter les performances du modèlePas généralement un problèmeImportance des caractéristiquesLes caractéristiques sont classées par importanceCaractéristiques ne sont pas classés par importanceExemples d’applicationsPrédire les prix, les températures, les quantités
Ressources d’apprentissage
Il peut être difficile de choisir les meilleures ressources en ligne pour comprendre les concepts d’apprentissage automatique. Nous avons examiné les cours populaires fournis par des plateformes fiables pour vous présenter nos recommandations pour les meilleurs cours de ML sur la régression et la classification.
#1. Bootcamp de classification d’apprentissage automatique en Python
Il s’agit d’un cours proposé sur la plateforme Udemy. Il couvre une variété d’algorithmes et de techniques de classification, y compris les arbres de décision et la régression logistique, et prend en charge les machines vectorielles.
Vous pouvez également en savoir plus sur des sujets tels que le surajustement, le compromis biais-variance et l’évaluation de modèles. Le cours utilise des bibliothèques Python telles que sci-kit-learn et pandas pour implémenter et évaluer des modèles d’apprentissage automatique. Ainsi, des connaissances de base en python sont nécessaires pour commencer avec ce cours.
#2. Masterclass sur la régression de l’apprentissage automatique en Python
Dans ce cours Udemy, le formateur couvre les bases et la théorie sous-jacente de divers algorithmes de régression, y compris la régression linéaire, la régression polynomiale et les techniques de régression Lasso & Ridge.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de mettre en œuvre des algorithmes de régression et d’évaluer les performances des modèles d’apprentissage automatique formés à l’aide de divers indicateurs de performance clés.
Emballer
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être très utiles dans de nombreuses applications, et ils peuvent aider à automatiser et à rationaliser de nombreux processus. Les algorithmes ML utilisent des techniques statistiques pour apprendre des modèles dans les données et faire des prédictions ou des décisions basées sur ces modèles.
Ils peuvent être formés sur de grandes quantités de données et peuvent être utilisés pour effectuer des tâches qui seraient difficiles ou chronophages pour les humains à faire manuellement.
Chaque algorithme ML a ses forces et ses faiblesses, et le choix de l’algorithme dépend de la nature des données et des exigences de la tâche. Il est important de choisir l’algorithme ou la combinaison d’algorithmes appropriés pour le problème spécifique que vous essayez de résoudre.
Il est important de choisir le bon type d’algorithme pour votre problème, car l’utilisation d’un mauvais type d’algorithme peut entraîner des performances médiocres et des prédictions inexactes. Si vous ne savez pas quel algorithme utiliser, il peut être utile d’essayer les algorithmes de régression et de classification et de comparer leurs performances sur votre ensemble de données.
J’espère que vous avez trouvé cet article utile pour apprendre la régression par rapport à la classification dans l’apprentissage automatique. Vous pourriez également être intéressé à en savoir plus sur les meilleurs modèles d’apprentissage automatique.