Искусственный интеллект. Машинное обучение - Джейд Картер

Скачать книгу

= SVC(kernel='rbf', random_state=42)

      # Обучение модели

      svm_classifier.fit(X_train, y_train)

      # Предсказание классов на тестовом наборе данных

      y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

      # Оценка точности классификации

      accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

      print("Accuracy:", accuracy)

      ```

      Это пример кода, который загружает датасет MNIST, обучает SVM на обучающем наборе данных, предсказывает классы для тестового набора данных и оценивает точность классификации.

      Деревья решений и их ансамбли (случайный лес, градиентный бустинг):

      Деревья решений представляют собой модели машинного обучения, которые в процессе построения разделяют пространство признаков на основе серии вопросов о значениях этих признаков. Каждый узел дерева задает определенное условие для разделения данных на подгруппы, а листовые узлы содержат предсказания для конечного класса или значения.

      Преимущество деревьев решений заключается в их интерпретируемости и простоте понимания. Они способны работать с категориальными и числовыми данными, и не требуют масштабирования признаков, что делает их привлекательными для разнообразных задач. Однако, они могут страдать от переобучения, особенно на сложных и объемных наборах данных, где могут создаваться слишком сложные структуры.

      Для смягчения проблемы переобучения и улучшения обобщающей способности деревьев решений используются ансамблированные методы, такие как случайный лес и градиентный бустинг. Случайный лес объединяет несколько деревьев решений и усредняет их предсказания, что позволяет получить более стабильные результаты. С другой стороны, градиентный бустинг обучает последовательность деревьев, каждое из которых исправляет ошибки предыдущего, что приводит к улучшению качества модели. Эти методы имеют большую обобщающую способность и стабильность по сравнению с отдельными деревьями решений, но их сложнее интерпретировать из-за их составной структуры и взаимосвязей между отдельными моделями.

      Пример 1

      Задача:

      Представим, что у нас есть набор данных, содержащий информацию о клиентах банка, включая их возраст, доход, семейное положение и другие характеристики. Наша задача состоит в том, чтобы на основе этих данных предсказать, совершит ли клиент депозит в банке или нет.

      Ход решения:

      1. Загрузка данных: Сначала мы загрузим данные о клиентах банка, чтобы начать анализ.

      2. Предварительный анализ данных: Проведем предварительный анализ данных, чтобы понять структуру набора данных, распределение признаков и наличие пропущенных значений.

      3. Подготовка данных: Выполним предварительную обработку данных, такую как кодирование категориальных признаков, заполнение пропущенных значений и масштабирование признаков.

      4. Разделение данных: Разделим данные на обучающий и тестовый наборы. Обучающий набор будет использоваться для обучения модели, а тестовый – для ее оценки.

      5. Обучение модели: Обучим модель на обучающем наборе данных, используя метод SVM.

      6. Оценка модели: Оценим качество модели на тестовом наборе данных, используя метрики, такие как точность, полнота и F1-мера.

      Пример кода:

      ```python

      # Импорт библиотек

      import pandas as pd

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from

Скачать книгу