How to Choose the Right Machine Learning Model for Your Data?

Machine Learning (ML) transformeert de industrie radicaal, richt zich op de uitdagingen van de echte wereld aan en legt de basis voor nieuwe mogelijkheden voor zowel bedrijven als individuen. Het selecteren van het meest geschikte model voor machine learning voor uw gegevens kan echter een uitdaging veroorzaken: iemand die nieuw is in het veld of een die momenteel is ingeschreven bij sommige cursus machine learning Zal de selectie behoorlijk ontmoedigend vinden? Dus, gezien de torrents van algoritmen, use cases en evaluatiemetrieken, hoe moet men dan het meest geschikte model voor hun gegevens kiezen?

In deze gedetailleerde gids zullen we de basisstappen en vereisten onderzoeken waarmee rekening moet worden gehouden bij het selecteren van het meest geschikte model voor machine learning. Vanuit het oogpunt van een beginner en met het bevorderen van iemands kennis via een cursus machine-learning, zal deze gids dienen als een nuttige bron om geïnformeerde beslissingen te nemen als het gaat om modelleuze.

Waarom is modellenselectie belangrijk in machine learning?

Modelselectie is een cruciaal artefact in de machine learning -pijplijn die enorm beïnvloedt de prestaties, interpreteerbaarheid en generalisatie van het voorspellende systeem. Het kiezen van welk model moet worden toegepast, moet niet alleen over de meest complexe of meest nauwkeurige zijn; Het zou moeten betekenen dat het model dat het best is gemonteerd voor de gegevens in kwestie, het probleem en de praktijkbeperkingen.

Modelselectie concentreert zich op het kiezen van het algoritme dat het beste de onderliggende patronen in de gegevens vastlegt zonder al te veel overfitting of onderbevattende. Overfitting betekent dat ruis en andere irrelevante kenmerken in de trainingsset worden gemonteerd door een te complexe model en daarom niet zo goed presteert op ongeziene gegevens. Onder fitting verwijst naar een situatie waarin het model geen belangrijke patronen vastlegt vanwege de eenvoud die worden aangeboden in het architecturale kader, waardoor ze niet op zijn training en testen worden opgevallen. Het goede model is het model met een eerlijke afweging, zodat het goed generaliseert naar nieuwe, ongeziene gegevens.

Modellen verschillen in hun sterke punten. Beslissingsbomen zijn bijvoorbeeld gemakkelijk te interpreteren en te visualiseren, waardoor ze zeer nuttig zijn voor problemen waarbij de verklaring van belang is. Nauwkeuriger modellen zoals ondersteunende vectormachines of neurale netwerken kunnen echter een zekere mate van interpreteerbaarheid en computationele efficiëntie opofferen voor hun nauwkeurigheid. Dus, in de selectie van modellen is niet alleen nauwkeurigheid ertoe; Er zijn andere factoren zoals interpreteerbaarheid, schaalbaarheid en snelheid en de kosten in verband met fouten in het gegeven applicatiedomein.

Een andere zeer belangrijke overweging voor modelselectie is de aard en de grootte van de dataset. Er zijn modellen, zoals k-hemelige buren, die vrij goed met kleine datasets kunnen omgaan, terwijl anderen, zoals, diep-neurale netwerken, meestal enorme hoeveelheden gegevens vereisen om efficiënt te zijn. De keuze van het modelleren hangt ook af van de vraag of het onderliggende probleem een ​​classificatie, regressie, clustering of tijdreeks taak is.

Modelselectie omvat meestal een vorm van kruisvalidatie om de prestaties van verschillende modellen op verschillende subsets van de gegevens te analyseren. Vergelijking van modellen wordt geleerd of automatisch uitgevoerd op basis van sommige statistieken: nauwkeurigheid, precisie, terugroeping, F1-score, gemiddelde kwadratische fout, enz. Meer technisch gezien gebruiken ze tools zoals grid search of geautomatiseerd machine learning (Automl) om systematisch te verkennen en te optimaliseren van modelprestaties.

Inzicht in het probleem voor het kiezen van een machine learning -model

De selectie van een machine learning -model begint met een diep begrip van het probleem dat wordt opgelost. Zonder duidelijk inzicht in wat het probleem is, zou de selectie van elk model puur een gok zijn. De eerste stap is om de aard van het probleem te definiëren, want deze keuze zet het pad voor de boeg met betrekking tot gegevensvoorbewerking, functieselectie en algoritmebeslissingen.

Het probleemtype definiëren

Het probleem dat u werkt bij de klassificatie, regressie, clustering of tijdreeksvoorspelling, zou het soort modellen moeten dicteren dat moet worden overwogen. Classificatieproblemen voorspellen bijvoorbeeld twee of meer klassen: spam of geen spam -e -mails. Als het voorspellen van continue numerieke waarden zoals huizenprijzen, is het probleem regressie. Als men echter soortgelijke gegevenspunten clusteert zonder vooraf ingestelde labels, gaat dit over clustering. Het weten van dit verschil is van cruciaal belang, omdat elk van hen geschikt zal worden voor een andere epistemische algoritmeklasse.

Belangrijke doelstellingen identificeren

Afgezien van de technische vragen over de problemen die worden opgelost, moeten de doelen achter het machine-leermodel worden overwogen. Wat is het project bedoeld om te bereiken? Is het model nauwkeurigheid gebaseerd, of is de interpreteerbaarheid van hoger belang? Op sommige gebieden, zoals gezondheidszorg of financiën, kunnen verklaringbare modellen worden begunstigd, terwijl in andere, zoals beeldherkenning, een hoge nauwkeurigheid voorrang kan hebben. Overweeg ook of het model in realtime moet werken, waarbij snelheid een probleem kan zijn, of dat het offline kan worden getraind en wordt geïmplementeerd door de batchmodus. Dit begrip van de eindbestemming van het model zal de selectie van algoritmen in die richting begeleiden.

Inzicht in de gegevens

Ongetwijfeld zijn de gegevens in uw handen de meest kritische factor om te bepalen welk model u moet gebruiken. Overweeg eerst het type gegevens en hoe het is gestructureerd. Als er gestructureerde en numerieke ingangen zijn, kunnen eenvoudige modellen zoals lineaire regressie of beslissingsbomen goed werken. Aan de andere kant, als er complexe relaties zijn met veel ongestructureerde data-meer gemeenschappelijke gevallen zoals afbeeldingen of tekst, wil je je diepe leermodellen willen, hetzij convolutioneel of terugkerend. Overweeg ook de kwaliteit van uw gegevens. Belangrijke overwegingen ontbreken waarden, uitbijters en onevenwichtigheden in de klasse, die allemaal van invloed zijn op de keuze van de model. Algoritmen zoals beslissingsbossen en willekeurige bossen kunnen gemakkelijk de onevenwichtigheden en het missen van gegevens beter omgaan dan andere. Als de gegevens zeer luidruchtig zijn of veel uitbijters bevatten, wilt u misschien algoritmen kiezen die robuuster zijn voor dergelijke onregelmatigheden.

Schaalbaarheid en rekenbeperkingen

Schaalbaarheid is nog een andere factor die het bekijken waard is in het licht van het model. Hoeveel is de gegevensset? Heeft u adequate rekenbronnen? Diepe neurale netwerken vormen dergelijke complexe modellen die geweldige prestaties beloven, maar ze kunnen inderdaad duur worden genoemd in termen van kosten en aantal voor een hoge niveaus van rekenkracht, waardoor ze onpraktisch zijn in omgevingen met lage of resource-beperkte. In dit geval, als u geconfronteerd wordt met een laag datavolume of minder berekeningsvermogen, zouden eenvoudigere modellen zoals logistieke regressie of ondersteuningsvectormachines zich te hulp bedenken. Anders speelt trainingstijd in het spel, omdat de resultaten bijna onmiddellijk nodig zijn meestal snelle trainingstijd, wat normaal gesproken de opties in het begin bepaalt.

Generalisatie en overfitting

Generalisatie is goed in machine learning. Een model, als het te complex is, kan ‘leren’ hoe hij ervoor kan presteren, maar zal niet ‘leren’ voor de ongeziene gegevens nadat het is vastgelegd. Overfitting verwijst naar een situatie waarin het model de patronen vastlegt die ten grondslag liggen aan de gegevens naast het geluid, waardoor het voorspellende vermogen van de nieuwe gegevens voor het model aanzienlijk wordt verminderd. Het kiezen van modellen moet daarom zijn op degenen die goed zijn in het generaliseren, zoals eenvoudiger modellen of kunnen regularisatie of kruisvalidatietechnieken voor preventie tegen overfitting omvatten.

Lees ook:

Top datasets to actualize machine learning and data training tutorial
How AI and Machine Learning Will Affect Machining
What Is Machine Learning and Where to Find the Best Courses?
Guide To Unsupervised Machine Learning: Use Cases 
What Are Transformer Models In Machine Learning
Difference between Machine learning and Artificial Intelligence
Machine Learning Models in Production

FAQ: Hoe kies ik het juiste machine learning -model voor uw gegevens?

Welke factoren moet ik overwegen bij het kiezen van een machine learning -model?

Het kiezen van een model hangt af van verschillende overwegingen, zoals het type probleem (classificatie, regressie, clustering, enz.), De aard en de grootte van gegevens die u zou vereisen, de beschikbare rekenbronnen, de interpreteerbaarheid van het model en prestatiedoelstellingen zoals nauwkeurigheid, snelheid of schaalbaarheid.

Hoe bepaal ik of mijn probleem een ​​classificatie- of regressietaak is?

Het is absoluut een classificatieprobleem waarbij u discrete labels wilt voorspellen (bijvoorbeeld: spam en spam non-spam, classificatie van ziekten); En het is een regressietaak wanneer u continue waarden voorspelt, zoals prijzen van huizen of temperaturen.

Wat is het belang van het begrijpen van mijn gegevens voordat u een model kiest?

Door deze parameters en gegevens te analyseren, kunt u een geschikt model selecteren. Gegevensgrootte, ontbrekende waarden, functietypen (nummers of letters), uitbijters, onevenwichtige gegevensklassen-Al deze zijn criteria voor het overwegen van modellenselectie. Het het beste opgesteld model zal deze kenmerken beter verwerken.

Kan ik hetzelfde model gebruiken voor alle soorten gegevens?

Dat hangt ervan af. Verschillende soorten data-EG, numerieke, categorische, tekst- en afbeeldingsgegevens-mei vereisen verschillende modellen. Een beslissingsboom kan bijvoorbeeld zowel numerieke als categorische gegevens analyseren, terwijl modellen zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s) geschikt zijn voor beeldgegevens.

Hoe beïnvloedt de selectie van de computationele kracht van de power modellen?

Meer complexe modellen (zoals diep leren) kunnen aanzienlijke rekenbronnen vereisen, terwijl eenvoudigere modellen (zoals lineaire regressie of SVM) kunnen worden getraind op kleinere datasets met minder bronnen. De schaal van uw gegevens en beschikbare hardware zal uw keuze begeleiden.

Wat moet ik doen als mijn gegevens onevenwichtig zijn?

Als uw gegevens onevenwichtig zijn, is het gunstig om modellen zoals willekeurige bossen of XGBOOST te gebruiken, omdat deze modellen robuust zijn voor dergelijke klasse -onbalans. Probeer bovendien de SMOTE (over-sampling-techniek voor de minderheidsklasse) op uw datasetklassen tijdens de training.

Hoe weet ik of mijn model overfitting of onder passend is?

Overfitting gebeurt wanneer uw model geweldig is in het voorspellen van de trainingsgegevens, maar slecht op ongeziene gegevens. Onder fitting verwijst naar de tegenovergestelde situatie waarin het model niet goed presteert met training en testgegevens. Technieken zoals kruisvalidatie en regularisatie helpen bij het voorkomen van overfitting.

Moet ik prioriteit geven aan de nauwkeurigheid boven interpreteerbaarheid?

Het hangt af van uw toepassing. Als u van plan bent om beslissingen bijvoorbeeld in de gezondheidszorg of financiën uit te leggen, is het beter om te gaan voor modellen zoals beslissingsbomen of logistieke regressie, die transparant zijn. Meer gecompliceerde modellen zoals neurale netwerken zullen beter zijn voor applicaties die betrekking hebben op de nauwkeurigheid-ze zouden nuttig zijn voor beeldclassificatie.

Hoe kan ik de prestaties van verschillende modellen vergelijken?

Voor modelvergelijking kunnen de prestaties worden afgemeten aan onnauwkeurigheid, precisie, terugroepactie, F1 -score of gemiddelde vierkante fout (MSE), afhankelijk van het type probleem dat u probeert op te lossen. Kruisvalidatie kan u ook een beter idee geven van hoe elk model zou generaliseren naar nieuwe gegevens.

Is er een one-size-fits-all machine learning-model?

Nee, er is geen one-size-fits-all beste model. Het komt echt neer op het probleemtype, de gegevenskenmerken en specifieke doelen bij het selecteren van het juiste model. De grote sleutel is om verschillende te proberen en ze aan te passen om de prestaties te maximaliseren.

Hoe weet ik wanneer ik moet stoppen met het verbeteren van mijn model?

Maak er een gewoonte van om prestaties te controleren bij het wijzigen van uw model. Als die wijzigingen weinig winst opleveren in de validatienauwkeurigheid, of als u het bewijs van overfitting begint te zien, is het waarschijnlijk tijd om te stoppen en te kijken naar de implementatie.

Laatste gedachten

Machine learning model selectie is niet alleen een keuze uit geavanceerde algoritmen. Het is eerder een keuze op maat van gegevens, probleemtype en zakelijke doelstelling. Met voortdurende ontwikkelingen op dit gebied wordt het steeds kritischer om de fundamenten te begrijpen en praktische ervaring op te doen in modelselectie via datasets in de praktijk.

Als u interesse hebt in AI, werk overstapt naar het veld of een cursus in machine learning volgt, zal het modellenselectie uw differentiërende factor zijn in de competitieve arena van data science.

Als je je ML-vaardigheden wilt aanscherpen, kijk dan naar een solide theorie-en-praktijk-georiënteerde machine learning-cursus. Deze soorten programma’s omvatten modelselectie en prestatie-evaluatie, functie-engineering en implementatiemodules-waarvan allemaal cruciaal zijn voor succes in elk ML-project.

Onthoud altijd dat één maat misschien nooit allemaal past. Maar met de juiste kennis en tools, ondersteund door oefening, moet u altijd in staat zijn om het beste machine learning -model voor uw gegevens te kiezen.