الگوریتم های یادگیری سوپرvised بخش مهمی از یادگیری ماشین هستند که برای پیش بینی بر اساس داده های برچسب شده استفاده می شود. پیاده سازی این الگوریتم ها شامل چندین مرحله است، از آماده سازی داده تا ارزیابی مدل.این راهنما یک فرایند روشن و گام به گام برای استفاده از تکنیک های یادگیری نظارت شده به مجموعه داده های دنیای واقعی فراهم می کند.

درک داده ها

اولین گام این است که مجموعه داده ها را درک کنید، این شامل بررسی ویژگی ها، برچسب ها و توزیع داده ها می شود. اطمینان حاصل کنید که داده ها تمیز هستند، با حداقل ارزش های از دست رفته و برون سپاری هایی که می توانند بر عملکرد مدل تاثیر بگذارند.

پردازش داده ها

پیش پردازش شامل تبدیل داده های خام به یک فرمت مناسب برای مدل سازی است. مراحل مشترک شامل عادی سازی، رمزگذاری متغیرهای کاتالیک و تقسیم داده ها به آموزش و آزمایش مجموعه.

انتخاب یک الگوریتم یادگیری فوق العاده

یک الگوریتم مناسب را بر اساس نوع مشکل انتخاب کنید.برای وظایف طبقه بندی، گزینه ها شامل رگرسیون لجستیکی، درختان تصمیم و ماشین های پشتیبان هستند.

آموزش مدل و ارزیابی

مدل را با استفاده از داده های آموزشی آموزش دهید و عملکرد آن را بر روی معیارهای تست، استفاده کنید مانند دقت، دقت، یادآوری یا خطای مربعی، بسته به کار.

پیاده سازی فرآیند

اکثر مراحل را می توان با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون با کتابخانه هایی مانند Scikit-learn انجام داد.داده های خود را بارگذاری کنید، آن را پیش پردازش کنید، مدل خود را انتخاب کنید و آموزش دهید، سپس عملکرد آن را ارزیابی کنید.

  • دانلود بازی Load the Collection
  • پردازش داده ها
  • انتخاب الگوریتم
  • آموزش مدل
  • ارزیابی نتایج