Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

print(classification_report(y_test, y_pred))

```

Это пример кода, который загружает данные о клиентах банка, обрабатывает их, разделяет на обучающий и тестовый наборы, обучает модель SVM и оценивает ее производительность на тестовом наборе данных.

2. Задачи регрессии

Задачи регрессии направлены на прогнозирование непрерывных значений целевой переменной на основе входных данных. Некоторые популярные методы решения задач регрессии включают в себя:

– Линейная регрессия

– Регрессия на основе деревьев (например, случайный лес)

– Градиентный бустинг

Рассмотрим их подробнее.

Линейная регрессия

Линейная регрессия – это классический метод в машинном обучении, который применяется для анализа и предсказания взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Одним из ключевых предположений линейной регрессии является линейная зависимость между признаками и целевой переменной. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальные параметры модели (коэффициенты), которые минимизируют сумму квадратов разностей между фактическими значениями зависимой переменной и предсказанными значениями, полученными с использованием линейной функции.

Преимущества линейной регрессии заключаются в ее простоте и интерпретируемости. Этот метод хорошо подходит для понимания влияния каждого признака на целевую переменную и выявления силы и направления этих взаимосвязей. Однако линейная регрессия также имеет свои ограничения, например, она предполагает линейность и постоянство отношений между переменными, что может быть неприменимо в случае сложных нелинейных зависимостей.

Выбор функции потерь и метода оптимизации в линейной регрессии играет важную роль в успешном построении модели. Функция потерь определяет, как будут оцениваться различия между фактическими и предсказанными значениями. Одной из наиболее распространенных функций потерь является среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE), которая минимизирует сумму квадратов разностей между фактическими и предсказанными значениями. Другие функции потерь также могут использоваться в зависимости от конкретной задачи, например, абсолютное отклонение (Mean Absolute Error, MAE) или квантильная регрессия.