机器学习监督学习流程图解释_监督学习解释

机器学习监督学习流程图解释

机器学习是人工智能的一个分支，其中包括用于根据数据自动创建模型的算法 。 在较高的级别上，有四种机器学习：监督学习，无监督学习， 强化学习和主动机器学习。 由于强化学习和主动机器学习相对较新，因此有时会从此类列表中将其省略。 您也可以将半监督学习添加到列表中，这没错。

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什么是监督学习？

有监督的学习从带有正确答案（目标值）的训练数据开始。 学习过程结束后，您将获得一个带有一组权重调整模型的模型，该模型可以预测尚未标记的相似数据的答案。

您想训练一个精度高而又不会过度拟合或拟合不足的模型。 高精度意味着您已经优化了损失功能。 在分类问题的情况下，准确性是模型为其产生正确输出的示例的比例。

过度拟合意味着该模型与它所看到的数据紧密相关，以至于它不能推广到它所没有看到的数据。 欠拟合意味着该模型不够复杂，无法捕获数据中的潜在趋势。

选择损失函数以反映模型的“缺陷”。 您可以将损失最小化以找到最佳模型。 对于数值（回归）问题，损失函数通常是均方误差（MSE），也可表示为均方根误差（RMSE）或均方根偏差（RMSD）。 这对应于数据点和模型曲线之间的欧几里得距离。 对于分类（非数字）问题，损失函数可能基于少数度量之一，包括ROC曲线（AUC）下的面积，平均准确度，精确调用和对数损失。 （有关下面的AUC和ROC曲线的更多信息。）

为了避免过度拟合，您通常将标记的数据分为两组，大部分用于训练，少数用于验证或测试。 验证集损失通常高于训练集损失，但这是您所关心的，因为它不应该对模型表现出偏见。

对于小型数据集，使用固定的保留集进行测试验证可能会导致统计数据不足。 解决此问题的一种方法是使用交叉验证方案，其中不同的折叠（数据子集）轮流成为不同训练时期的保留集。

我提到过AUC是ROC曲线下的面积。 ROC是接收机工作特性曲线； 该术语来自无线电信号分析，但从本质上讲，ROC曲线通过绘制真阳性率与假阳性率来显示分类器的敏感性。 ROC曲线下的高面积是好的，因此，当您将其用作损失函数的基础时，您实际上要最大化AUC。

机器学习的数据清理

野外没有干净的数据。 为了对机器学习有用，必须积极过滤数据。 例如，您将要：

1. 查看数据，并排除所有缺少大量数据的列。
2. 再次查看数据，然后选择要用于预测的列（ 特征选择 ）。 迭代时，您可能希望更改功能选择。
3. 在其余列中排除仍缺少数据的任何行。
4. 纠正明显的错别字并合并等效答案。 例如，美国，美国，美国和美国应合并为一个类别。
5. 排除数据超出范围的行。 例如，如果您要分析纽约市内的出租车行程，则需要过滤出市区外边界以外的接送或送经纬度和经度行。

您可以做更多的事情，但这取决于收集的数据。 这可能很乏味，但是如果您在机器学习管道中设置了数据清理步骤，则可以随意修改并重复进行。

机器学习的数据编码和规范化

要将分类数据用于机器分类，您需要将文本标签编码为另一种形式。 有两种常见的编码。

一种是标签编码 ，这意味着每个文本标签值都用数字代替。 另一种是一键编码 ，这意味着每个文本标签值都将变成具有二进制值（1或0）的列。 大多数机器学习框架都具有为您进行转换的功能。 通常，单热编码是首选，因为标签编码有时会使机器学习算法混淆，以为编码列是有序的。

要将数字数据用于机器回归，通常需要将数据标准化。 否则，具有较大范围的数字可能趋于主导特征向量之间的欧几里得距离，其影响可能会以其他场为代价被放大，并且最陡的下降优化可能会难以收敛。 有多种方法可以对数据进行标准化和标准化以进行机器学习，包括最小-最大标准化，均值标准化，标准化以及按比例缩放到单位长度。 此过程通常称为特征缩放 。

机器学习的特征工程

特征是观察到的现象的单个可测量属性或特征。 “特征”的概念与解释变量的概念有关，该解释变量在诸如线性回归之类的统计技术中使用。 特征向量将单行的所有特征组合为数值向量。

选择特征的部分技巧是选择最少的一组自变量来解释问题。 如果两个变量高度相关，则要么需要将它们组合为一个特征，要么应将其删除。 有时人们进行主成分分析以将相关变量转换为一组线性不相关变量。

人们用来构造新特征或降低特征向量维数的一些转换很简单。 例如，从Year of Death Year of Birth减去Year of Birth Year of Death然后构建Age at Death ，这是生命周期和死亡率分析的主要自变量。 在其他情况下， 特征构造可能不是那么明显。

通用机器学习算法

机器学习算法有数十种，其复杂度从线性回归和逻辑回归到深度神经网络和集合（其他模型的组合）不等。 但是，一些最常见的算法包括：

• 线性回归，也称为最小二乘回归（用于数值数据）
• Logistic回归（用于二进制分类）
• 线性判别分析（用于多类别分类）
• 决策树（用于分类和回归）
• 朴素贝叶斯（用于分类和回归）
• K近邻，又名KNN（用于分类和回归）
• 学习矢量量化，又名LVQ（用于分类和回归）
• 支持向量机，又名SVM（用于二进制分类）
• 随机森林，一种“装袋”（引导聚合）集成算法（用于分类和回归）
• 增强方法（包括AdaBoost和XGBoost）是集成算法，它们创建一系列模型，其中每个增量模型都试图纠正先前模型的错误（用于分类和回归）
• 神经网络（用于分类和回归）

超参数调整

超参数是自由变量，而不是机器学习模型中要调整的权重。 超参数因算法而异，但通常包括学习率，该学习率用于控制在为一批计算出误差后所应用的校正大小。

现在，一些生产机器学习平台提供了自动超参数调整。 从本质上讲，您告诉系统要更改哪些超参数，以及可能要优化的指标，然后系统会在允许的所有运行中扫描这些超参数。 （Google Cloud Machine Learning Engine的超参数调整会从TensorFlow模型中提取适当的指标，因此您不必指定它。）

扫描超参数有三种主要的搜索算法：贝叶斯优化，网格搜索和随机搜索。 贝叶斯优化往往是最有效的。 您可以轻松地在代码中实现自己的超参数扫描，即使您使用的平台无法自动执行该操作。

总而言之，监督学习将标记的训练数据转变为调整后的预测模型。 在此过程中，您需要清理和归一化数据，设计一组线性不相关的特征，并尝试多种算法以找到最佳模型。

翻译自: https://www.infoworld.com/article/3403403/supervised-learning-explained.html

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