Süperviz öğrenme algoritmaları, etiketli verilere dayanan tahminler yapmak için kullanılan bir makine öğreniminin temel parçasıdır. Bu algoritmaları modellemeye yönelik olarak birkaç adım içerir. Bu kılavuz, gerçek dünya veri kümelerine denetimli öğrenme tekniklerini uygulamak için net, adım adım adım adım adımlı bir süreçtir.
Data'yı anlamak
İlk adım veri kümesini anlamaktır. Bu, özellikleri, etiketleri ve veri dağıtımını incelemektir. Veriler temizdir, model performansını etkileyebilecek en az eksik değer ve outliers ile.
Data Preprocessinging
Preprocessing, ham verileri modelleme için uygun bir formata dönüştürmeyi içerir. Ortak adımlar normalleşme, kategorik değişkenler içerir ve verileri eğitim ve test setlerine ayırmaktadır.
Süpervised Learning Algorithm
Problem türüne dayanan uygun bir algoritma seçin. sınıflandırma görevleri için seçenekler lojistik regresyon, karar ağaçları ve vektör makineleri destekler.Regresyon için lineer regresyon veya rastgele ormanları düşünün.
Model Eğitimi ve Değerlendirme
Eğitim verilerini kullanarak ve performanslarını test setinde değerlendirin. Doğru, hassasiyet, hatırla, ya da göreve bağlı olarak meydan okuma hatası gibi ölçümler kullanın.
Süreçleri Uygulamayı Uygulayın
Çoğu adım, Python gibi programlama dillerini scikit-learn ile kullanarak gerçekleştirilir. Verilerinizi Yükler, önceden işleme, seçin ve modelinizi analiz edebilir, sonra performansını değerlendirebilir.
- Veri kümesini yükleyin
- Veriler
- Algoritma seçin
- Modele Tren
- Sonuçlara göre