Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн
Пример кода решения на Python с использованием библиотеки scikit-learn:
```python
# Импорт библиотек
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Загрузка датасета MNIST
digits = datasets.load_digits()
# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Нормализация данных
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
# Инициализация SVM
svm_classifier = SVC(kernel='rbf', random_state=42)
# Обучение модели
svm_classifier.fit(X_train, y_train)
# Предсказание классов на тестовом наборе данных
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)
# Оценка точности классификации
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
Это пример кода, который загружает датасет MNIST, обучает SVM на обучающем наборе данных, предсказывает классы для тестового набора данных и оценивает точность классификации.
Деревья решений и их ансамбли (случайный лесградиентный бустинг):
Деревья решений представляют собой модели машинного обучения, которые в процессе построения разделяют пространство признаков на основе серии вопросов о значениях этих признаков. Каждый узел дерева задает определенное условие для разделения данных на подгруппы, а листовые узлы содержат предсказания для конечного класса или значения.
Преимущество деревьев решений заключается в их интерпретируемости и простоте понимания. Они способны работать с категориальными и числовыми данными, и не требуют масштабирования признаков, что делает их привлекательными для разнообразных задач. Однако, они могут страдать от переобучения, особенно на сложных и объемных наборах данных, где могут создаваться слишком сложные структуры.
Для смягчения проблемы переобучения и улучшения обобщающей способности деревьев решений используются ансамблированные методы, такие как случайный лес и градиентный бустинг. Случайный лес объединяет несколько деревьев решений и усредняет их предсказания, что позволяет получить более стабильные результаты. С другой стороны, градиентный бустинг обучает последовательность деревьев, каждое из которых исправляет ошибки предыдущего, что приводит к улучшению качества модели. Эти методы имеют большую обобщающую способность и стабильность по сравнению с отдельными деревьями решений, но их сложнее интерпретировать из-за их составной структуры и взаимосвязей между отдельными моделями.