Son blogda doğrusal regresyondan bahsettik: bazı veriler verildiğinde, sayısal bir yanıt tahmin edin. Bölüm 4 ve bu blog, yanıt değişkeni sayısal bir değer değil, bir sınıf olduğunda senaryoyu gözden geçiriyor. Bu tür makine öğrenimi, sınıflandırma olarak adlandırılır.
Örnek ISLR kullanır şudur: İnsanların kredi verileri göz önüne alındığında, bunlar d edip etmeyeceğini tahmin EFAULT'tur veya varsayılan değil. Görsel olarak veriler Şekil 1'deki turuncu çizgilere benzeyecektir. Bu tür verilere doğrusal bir fonksiyon uygularsak, o zaman verilere uyan iyi bir iş olmaz (soldaki grafik). Model (mavi çizgi), 500 Denge etrafındaki verileri zar zor çiziyor. Verilere doğrusal işlevden daha iyi uyan, Şekil 1'in sağındakine benzer bir işlev bulmamız gerekiyor. varsayılanın 0 olduğu ve verileri karşılamak için hızla 1'e yükseldiği veriler. Bu fonksiyon lojistik fonksiyondur ve Lojistik Regresyonun temelidir.
Lojistik Regresyon, sınıf olarak temsil edilen hedeflere uygulanabilen bir modeldir. Lojistik bir model, bir gözlemin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder. Bu olasılıklara dayanarak, en yüksek olasılığa sahip sınıfı seçeceğiz. Kredi örneğinde, bir lojistik model, bir kişinin% 20'sinin temerrüde düşebileceği ve% 80'inin temerrüde düşmeyebileceği olasılıklarını tahmin edebilir. "Varsayılan değil" en yüksek olasılığa sahip olduğundan, bu kişinin temerrüde düşmeyeceğini sınıflandıracağız.
Lojistik regresyon modelini uygulamak için lojistik işlevi uyguluyoruz (sürpriz!):
Bu biraz korkutucu görünüyor ama daha önce gördüğümüz bir şey. E'nin üssüne yakından bakarsak, doğrusal regresyon fonksiyonunu görürüz. E'den kurtulmak için denklemi yeniden düzenlersek,
Sağ taraf, doğrusal regresyon işlevine benziyor. Denklemin sol tarafına log olasılıkları veya "logitler" denir. Bu bize, X'i bir birim artırmanın, logitleri B1 değiştirdiğini gösterir.
Çoklu lojistik regresyon için denklem aynıdır, tek fark her tahminci için ek bir terim olacaktır (tıpkı doğrusal regresyon için olduğu gibi).
Tahmin yapmak basittir. Modeli, katsayıları (B0, B1, vb.) Tahmin edecek ve X için değeri yerleştirecek şekilde eğitiyoruz. Örneğin, B0 = -10.6512, B1 = 0.0055 ve X'imiz (gözlem) 1000 ise, o zaman lojistik işlevi bize 1000'e sahip olma olasılığının 0,00576 olacağını söyleyecektir.
Doğrusal regresyon için, regresyon katsayılarını tahmin etmek için en küçük kareleri kullanırız. Ancak lojistik regresyon için maksimum olabilirlik fonksiyonunu kullanıyoruz.
Maksimum olabilirlik fonksiyonu iki kısma ayrılabilir: maksimum ve olabilirlik fonksiyonu. Olabilirlik fonksiyonu uyan bir sınıfın meydana gelme olasılığı ve biz maksimize gerçek sınıf daha muhtemel olacak şekilde yerleştirin. Bu olasılık fonksiyonunu maksimize etmek için B0 ve B1 tahminleri seçilir.
Bir sınıflandırma modelini değerlendirmek söz konusu olduğunda, ortak bir ölçüt hata oranıdır: yanlış tahminlerin ve toplam gözlemlerin oranı ( Daha fazla ayrıntı için İstatistiksel Öğrenme Nedir 'e bakın).
Çoğu zaman hata oranı yeterli değildir. Ya hedef değerdeki sınıflar orantısız ise? A ve B olmak üzere iki sınıf varsa, ya hedefte 98 A ve 2 B varsa? Model her zaman A'yı tahmin edebilir ve% 2'lik bir hata oranı alabilir, bu iyi görünüyor, ancak korkunç bir model. Bu senaryoda, duyarlılık ve özgüllük adı verilen farklı bir metrik kullanmamız gerekir.
Ne olduklarını açıklamak için bir kafa karışıklığı matrisi kullanmamız gerekiyor. Bir kafa karışıklığı matrisi, bir tablodaki doğru ve yanlış sınıflandırılmış gözlemlerin sayısını gösterir.
Bu karışıklık matrisinde, tahmin edilen sınıflar sütunlarla temsil edilir ve gerçek sınıflar satırlarla temsil edilir. "Gerçek Negatif" ve "Gerçek Pozitif" terimleri, modelin sınıfları doğru bir şekilde tahmin ettiği zamanı temsil eder. "Yanlış Pozitif" ve "Yanlış Negatif" terimleri, model gözlemleri yanlış sınıflandırdığında temsil eder.
ISLR'de gösterilen örnekte, görev, birinin varsayılan olarak gidip gitmediğini tespit etmekti. Satırlar model tahminini gösterir (varsayılan için Evet ve varsayılan yok için Hayır) ve sütunlar gerçek etiketi gösterir. Gerçek etiket ve tahmin edilen etiket eşleşirse (Hayır ve Hayır veya Evet ve Evet) bu, modelin etiketi doğru şekilde tahmin ettiği anlamına gelir. Eşleşmiyorlarsa (Hayır ve Evet veya Evet ve Hayır) bu, modelin doğru tahmin yapmadığı anlamına gelir.
Karışıklık matrisi hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olarak, duyarlılık ve özgüllükle başa çıkabiliriz. Hassasiyet yüzdesidir gerçek pozitifler modeli tüm dışarı tahmin gerçek pozitifler . Temerrüt Kredisi örneğinde, toplam 333 gerçek pozitif arasından 81 gözlem varsayılan olarak tahmin edilmiş ve ~% 24,3 özgüllük vermektedir. Bu modele göre, gözlem gerçekten olumlu ise, o zaman% 24,3 oranında doğru bir şekilde tahmin edeceğiz.
Özgüllük, modelin verilerdeki toplam gerçek negatiflerden tahmin ettiği gerçek negatiflerin yüzdesidir . Temerrüt Kredisi örneğinde, model, toplam 9.667 gözlemden, 9644 gözlemi temerrütsüz olarak tahmin etmiş ve ~% 99,8 özgüllük sağlamıştır.
Sadece hata oranını kullansaydık,% 2.6 hata oranı elde etmiş olurduk ki bu harika görünüyor. Ancak özgüllük ve duyarlılık ölçüsüne bakarsak, bize farklı bir hikaye anlatır. Gerçek pozitifleri doğru tahmin etmiyoruz!
İşbirliği yapanlar : Michael Mellinger
GitHub
Bölüm 4'te çok daha fazla ayrıntı var ve sınıflandırma için Doğrusal Ayrımcı Analizi, Kuadratik Ayrım Analizi ve K-En Yakın Komşu hakkında konuşarak daha da ileri gidiyor. Bu konu Bölüm 4'ün II. Kısmında tartışılacaktır.
Bu bizim için bir öğrenme yolculuğu, bu yüzden yanlış veya belirsiz bir şey varsa yorumlarda bize bildirin ve bunu düzeltelim.
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Zeta Alpha'dan aylık ML makaleleri seçkisi: Ses oluşturma, Backprop'suz Gradyanlar, Uzmanların Karışımı, Çok Modluluk, Bilgi Alma ve daha fazlası. Mart ayı yapay zeka dünyasındaki gelişmelerle dolu olarak geldi: hemen arkamızda WSDM konferansı ve AAAI'nin de henüz sona ermiş olması gibi yayınlar ve konferanslar gelmeye devam ediyor.
Bu gönderi, DFINITY ekibinin merkezi olmayan bulut vizyonunu ve bunun geleneksel blok zinciri ve Amazon Web Servisleri gibi mevcut bulut sağlayıcılarıyla ilişkisini araştırıyor. Büyük ölçekli bir ağ tarafından uygulanan DFINITY teknolojisinin gösterimleri 2017 sonbaharında yapılacak ve bunu, 2018 yazının başlarında piyasaya sürülmesi beklenen “açık bulut” ağıyla kâr amacı gütmeyen vakıf için bir Ana bağış toplama izleyecektir. .
Bu makalenin bir okumasını dinleyin: ❖ Tüm yaşamları boyunca çok önemli bir şey hakkında yanlış yönlendirilmiş kahramanlar hakkında hikayeler nesillerdir kültürümüzde ortaya çıkıyor ve bu güne kadar gişede izleyicileri memnun etmeye devam ediyor. Yoksul gerçekten bir prensti.
Çevrimiçi ödeme sahtekarlığının ortaya çıktığını ve yeni olmadığının herkes için açık olduğunu düşünüyorum. Alıcı konumundaki herhangi birinin bir dolandırıcılığa düşmekten korktuğu veya halihazırda düşmüş olduğu veya dolandırıcılara yakalanmış birini tanıdığı açıktır.
26 Temmuz'da Kilise, Meryem Ana'nın ebeveynleri olan Aziz Joachim ve Anne'yi inançları ve azimleri için anıyor. İşte ailemin hikayesi - hayatlarını sadelik içinde yaşayan ve bize yedi çocuğuna yaşam boyu eğitim veren basit bir çift.