מבוא מרתק ללמידת מכונה עם sikit-learn
הכירו את ג’יין: מדען נתונים שאפתן
לג’יין תמיד היה עניין רב בניתוח נתונים ובפוטנציאל שלו לחשוף תובנות יקרות ערך. כשהתעמקה בעולם של מדעי הנתונים, היא הבינה שלמידת מכונה היא המפתח לחילוץ דפוסים ותחזיות משמעותיות מכמויות אדירות של נתונים. ג’יין נחושה לשלוט בטכניקה העוצמתית הזו, יצאה למסע ללמוד למידת מכונה עם sikit-learn .
עם הפשטות, הרבגוניות והנגישות שלו, scikit-learn הייתה נקודת ההתחלה המושלמת עבור ג’יין. ספריית למידת מכונה זו בקוד פתוח עבור Python הציעה מגוון רחב של אלגוריתמים לסיווג, רגרסיה, אשכולות ועוד. ג’יין, נרגשת לצלול פנימה, ידעה שהבנת היסודות של למידת מכונה ו- skit-lear היא חיונית.
הצטרף לג’יין כשהיא יוצאת למסע למידת המכונה שלה , לומדת על הגדרת הבעיה , ערכות הדרכה ובדיקות, טעינת מערכי נתונים לדוגמה, הדרכה וחיזוי של מודלים, אופטימיזציה של פרמטרים ועוד. באמצעות החוויות והתובנות שלה, תקבל בסיס מוצק ב-skit-learn ותהיה מצויד היטב להתמודד עם פרויקטי למידת מכונה משלך.
נקודות עיקריות:
- Scikit-learn היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח עבור Python.
- הוא מספק מגוון רחב של אלגוריתמים למשימות שונות של למידת מכונה.
- הבנת הגדרת הבעיה חיונית בלמידת מכונה.
- ערכות הדרכה ובדיקות הן חיוניות להערכת מודלים של למידת מכונה .
- Scikit-learn מציע מערכי נתונים לדוגמה לתרגול ולניסוי.
למידת מכונה: הגדרת הבעיה
בתחום למידת מכונה, בעיה נפוצה היא לנתח קבוצה של דגימות נתונים ולבצע תחזיות לגבי נתונים לא ידועים. תהליך זה כולל למידה מהנתונים הנתונים ושימוש בידע זה כדי להסיק מאפיינים של מקרים חדשים, בלתי נראים.
ניתן לסווג את הגדרת הבעיה הזו לשני סוגים: למידה בפיקוח ולמידה ללא פיקוח .
למידה מפוקחת מתייחסת לתרחיש שבו מערך הנתונים מכיל תכונות או תוויות נוספות שניתן להשתמש בהן כדי לבצע תחזיות. תכונות או תוויות אלו מסופקות כחלק מנתוני האימון, ומאפשרות למודל ללמוד דפוסים ויחסים בין תכונות הקלט וערכי היעד המתאימים.
למידה ללא פיקוח , לעומת זאת, כרוכה באימון המודל על מערך נתונים המורכב אך ורק מוקטורי קלט ללא ערכי יעד תואמים. המטרה היא לזהות דפוסים או מבנים משמעותיים בתוך הנתונים ללא כל ידע מוקדם על התפוקות הצפויות.
על ידי הבנה ויישום של המושגים של למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת , מתרגלי למידת מכונה יכולים להתמודד עם מגוון רחב של בעיות בעולם האמיתי ולבצע תחזיות מדויקות המבוססות על תובנות מונעות נתונים.
סט אימונים וערכת בדיקות
בלמידת מכונה, הערכת הביצועים של אלגוריתם היא חיונית כדי להבטיח תחזיות מדויקות על נתונים חדשים שלא נראים. כדי להשיג זאת, מערך הנתונים מחולק לשתי ערכות נפרדות: מערך ההדרכה וערכת הבדיקות . כל סט ממלא תפקיד חיוני בתהליך הערכת למידת מכונה , ומספק תובנות חשובות לגבי יכולות האלגוריתם.
מערך ההדרכה משמש לאימון מודלים, המאפשר לאלגוריתם ללמוד דפוסים ויחסים בתוך הנתונים. על ידי חשיפת האלגוריתם למכלול גדול ומגוון של דוגמאות אימון, הוא יכול לזהות דפוסים בסיסיים ולהתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו בהתאם. תהליך אימון זה מאפשר לאלגוריתם לבצע תחזיות על נקודות נתונים דומות, בלתי נראות.
מצד שני, מערך הבדיקות משמש להערכת ביצועי האלגוריתם ולמדוד את יכולתו להכליל את הלמידה שלו לנתונים חדשים. קבוצה זו מכילה נקודות נתונים שהאלגוריתם לא נתקל בהן במהלך האימון. על ידי הערכת התחזיות של האלגוריתם על מערך הבדיקות , אנו משיגים תובנות חשובות לגבי יכולות הדיוק, הדיוק וההכללה שלו.
מערך ההדרכה וערכת הבדיקות נבחרים בקפידה כדי להבטיח שתהליך ההערכה הוא הוגן וחסר פניות. חיוני לשמור על שלמות מערך הבדיקות, הימנעות מכל דליפת מידע ממנו אל מערך ההדרכה . הפרדה זו מאפשרת לנו להעריך את ביצועי האלגוריתם על נתונים בלתי נראים, ומספקת מדד אמין ליעילותו בתרחישים בעולם האמיתי.
פיצול נכון של מערך הנתונים למערכות הדרכה ובדיקות הוא שלב קריטי בצינור למידת המכונה. זה מאפשר לנו להעריך את יכולתו של האלגוריתם להכליל ולבצע תחזיות מדויקות על נקודות מידע חדשות, בלתי נראות.
טעינת מערך נתונים לדוגמה
Scikit-learn, ספריית למידת המכונה המפורסמת בקוד פתוח עבור Python, מציעה אוסף של מערכי נתונים סטנדרטיים לדוגמה כדי להקל על הלמידה והחקירה של אלגוריתמים שונים של למידת מכונה. מערכי נתונים לדוגמה אלה, כולל קשתית, ספרות וסוכרת, משמשים משאבים מעשיים למשימות סיווג ורגרסיה.
גישה וטעינה של מערכי נתונים לדוגמה אלה ב-skit-learn היא תהליך פשוט. על ידי שימוש בפונקציות המתאימות, משתמשים יכולים לייבא בקלות את מערכי הנתונים לסביבת Python שלהם ולשלב אותם בצורה חלקה בתהליכי העבודה של למידת מכונה שלהם.
כדי להציג את תהליך הטעינה והגישה למערך נתונים לדוגמה , הבה נתעמק במערך הנתונים של הקשתית, מערך נתונים קלאסי בנצ’מרק בקהילת למידת מכונה. מערך הנתונים של איריס מכיל מדידות של אורך גביע, רוחב גביע, אורך עלי כותרת ורוחב עלי כותרת עבור שלושה מינים שונים של פרחי איריס: setosa, versicolor ו-virginica.
“מערך הנתונים של איריס הוא בחירה פופולרית למתחילים בלמידת מכונה בשל אופיו המוגדר היטב וניתן בקלות לפירוש. הזמינות שלו ב-skit-learn מאפשרת ללומדים לצבור ניסיון מעשי עם נתונים מהעולם האמיתי ולבנות יסודות בחקר נתונים ו אלגוריתמי סיווג.” – ד”ר ג’יין סמית’, מדעני נתונים
בואו נחקור את תהליך טעינת מערך הנתונים של הקשתית באמצעות scikit-learn:
“`python
from sklearn.datasets import load_iris
# Load the iris dataset
iris = load_iris()
# Access the features and target variable
X = iris.data # Features
y = iris.target # Target variable
“`
לאחר הטעינה, ניתן לגשת למערך הנתונים כדי לחלץ את התכונות ומשתני היעד, המיוצגים על ידי המשתנים X ו-y, בהתאמה. זה מאפשר למשתמשים להמשיך בחקר נתונים, עיבוד מקדים והכשרת מודלים באמצעות מערך הנתונים של הקשתית.
צורת מערכי הנתונים
ב-skit-learn, הנתונים מיוצגים כמערך דו-ממדי עם צורה ספציפית . צורת המערך מציינת את מספר הדגימות ומספר התכונות במערך הנתונים. הבנת הצורה של מערכי הנתונים היא חיונית לביצוע פעולות שונות, כגון חילוץ תכונות והכשרת מודלים.
הצורה של מערך נתונים ב-skit-learn מסומנת בתור (n_samples, n_features) . ה- n_samples מייצגים את מספר נקודות הנתונים או התצפיות במערך הנתונים, בעוד שה- n_features מציינים את מספר התכונות או התכונות המשויכות לכל נקודת נתונים.
לדוגמה, שקול מערך נתונים המכיל תמונות של ספרות בכתב יד. כל תמונה ספרתית יכולה להיות מיוצגת כמערך דו מימדי, כאשר כל ערך פיקסל מתאים לתכונה. אם יש 1,000 תמונות ספרות במערך הנתונים, ולכל תמונה יש 64 פיקסלים, צורת מערך הנתונים תהיה (1000, 64) . זה אומר שיש 1,000 דוגמאות ו-64 תכונות.
דוגמה: ערכת נתונים ספרות
דוגמה מצוינת להמחשת הצורה של מערכי הנתונים היא מערך הנתונים של הספרות ב-skit-learn. מערך נתונים זה מכיל 8×8 תמונות של ספרות בכתב יד, החל מ-0 עד 9. כל תמונה מיוצגת כמטריצה של 8×8, כאשר כל אלמנט מתאים לערך פיקסל.
בואו נטען את מערך הנתונים של הספרות ונבחן את צורתו:
“`python
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
data = digits.data
print(“Shape of the data array: “, data.shape)
“`
קטע הקוד שלמעלה טוען את מערך הנתונים של הספרות וניגש למערך הנתונים. על ידי הדפסת צורת מערך הנתונים, נוכל לראות את מספר הדוגמאות (1,797) ואת מספר התכונות (64).
למידה וחיזוי
ב-skit-learn, למידה וחיזוי הם תהליכי מפתח בבניית מודלים של למידת מכונה . אומדן ב-scikit-learn הוא אובייקט Python שמיישם את השיטות fit(X, y) ללמידה וחיזוי(T) לחיזוי. חלק זה מספק הדגמה שלב אחר שלב כיצד לאמן מודל למידת מכונה ולבצע תחזיות באמצעות ספריית sikit-learn.
הכשרת מודל למידת מכונה
כדי לאמן מודל למידת מכונה, תחילה עליך לטעון את מערך הנתונים ולפצל אותו לתכונות הקלט (X) ולמשתנה היעד (y). לאחר הכנת הנתונים, תוכל לבחור ולהציג את מודל למידת המכונה הרצוי מספריית sikit-learn. לאחר מכן, תוכל להשתמש בשיטת fit(X, y) כדי לאמן את המודל על מערך האימון.
לדוגמה, בואו ניקח בחשבון את מערך הנתונים של הספרות מ-skit-learn, המורכב מתמונות של ספרות בכתב יד. כדי לאמן מודל על מערך נתונים זה, אתה יכול להשתמש בקוד הבא:
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Load the digits dataset
digits = load_digits()
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Instantiate a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()
# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)להכין תחזיות
לאחר הכשרה של המודל, אתה יכול להשתמש בשיטת Predict(T) כדי לבצע תחזיות על נתונים חדשים שלא נראים. שיטת Predict(T) לוקחת את תכונות הקלט של הנתונים החדשים ומחזירה את משתנה היעד החזוי.
בהמשך לדוגמא של מערך הנתונים של הספרות, אתה יכול לבצע חיזויים באמצעות מודל הרגרסיה הלוגיסטית המאומן באופן הבא: # Make predictions on the testing data predictions = model.predict(X_test)
משתנה החיזוי מכיל כעת את ערכי היעד החזויים עבור נתוני הבדיקה. אתה יכול להעריך את הביצועים של המודל על ידי השוואת הערכים החזויים עם ערכי היעד האמיתיים.
סיכום
בסעיף זה, למדת כיצד לאמן מודל למידת מכונה ולבצע תחזיות באמצעות scikit-learn. שיטת ההתאמה (X, y) משמשת לאימון המודל על נתוני האימון, ושיטת החיזוי (T) משמשת לביצוע תחזיות על נתונים חדשים שלא נראים. על ידי ביצוע שלבים אלה, תוכל למנף את הכוח של למידת מכונה כדי לבצע תחזיות מדויקות בתחומים שונים.
בחירת הפרמטרים של המודל
על מנת להשיג ביצועים מיטביים, מודלים של למידת מכונה דורשים לעתים קרובות בחירה של פרמטרים מתאימים. בחירת פרמטרי המודל משפיעה באופן משמעותי על הדיוק וההכללה של המודל. חלק זה בוחן את החשיבות של בחירת הפרמטרים הנכונים למודל ומציג טכניקות יעילות לאופטימיזציה של פרמטרים .
פרמטרים של מודל והשפעתם
פרמטרים של מודל הם ערכים שקובעים את ההתנהגות והביצועים של מודל למידת מכונה. הם שולטים בהגדרות הפנימיות של המודל ומשפיעים רבות על יכולתו ללמוד ולבצע תחזיות. מציאת הערכים האופטימליים עבור פרמטרים אלה חיונית למיצוי כוח הניבוי של המודל.
הגדרות פרמטר לא נכונות עלולות להוביל לבעיות כמו התאמה או התאמה יתר. תת-התאמה מתרחשת כאשר המודל פשוט מדי ואינו מצליח ללכוד את הדפוסים הבסיסיים בנתונים, וכתוצאה מכך ביצועים גרועים. מצד שני, התאמה יתר מתרחשת כאשר המודל מורכב מדי, משנן את נתוני האימון במקום להכליל היטב לנתונים בלתי נראים. זה יכול להוביל לביצועים גרועים בנתונים חדשים.
טכניקות אופטימיזציה של פרמטרים
כדי לבחור את הפרמטרים הטובים ביותר עבור מודל למידת מכונה, ניתן ליישם טכניקות שונות. שתי שיטות נפוצות הן חיפוש רשת ואימות צולב.
“חיפוש רשת הוא תהליך שיטתי של חיפוש דרך קבוצה מוגדרת מראש של שילובי פרמטרים כדי לזהות את התצורה האופטימלית. הוא מעריך באופן ממצה את ביצועי המודל עבור כל שילוב ובוחר את זה שמניב את התוצאות הטובות ביותר”.
חיפוש רשת כולל ציון טווח של ערכי פרמטר אפשריים ולאחר מכן הערכת ביצועי המודל עבור כל שילוב פוטנציאלי של ערכים. תהליך זה מאפשר להכשיר ולהעריך את המודל מספר פעמים, מה שמוביל בסופו של דבר לזיהוי ערכי הפרמטרים הטובים ביותר המייעלים את הביצועים.
אימות צולב הוא טכניקה חיונית נוספת לאופטימיזציה של פרמטרים . זה כרוך בפיצול הנתונים למספר קבוצות משנה, או “קיפולים”, ואימון המודל על שילובים שונים של תת קבוצות אלו. על ידי הערכת ביצועי המודל על פני מספר איטרציות, אימות צולב מספק אומדן חזק יותר של הביצועים האמיתיים של המודל ומסייע במניעת התאמת יתר.
דוגמה מעשית
כדי להבין טוב יותר את החשיבות של אופטימיזציה של פרמטרים, שקול את הדוגמה הבאה:
| דֶגֶם | דיוק (פרמטרים ראשוניים) | דיוק (פרמטרים מותאמים) |
|---|---|---|
| סיווג עץ החלטה | 0.82 | 0.88 |
| סיווג יער אקראי | 0.85 | 0.91 |
| תמיכה במכונה וקטורית | 0.78 | 0.84 |
בדוגמה זו, הגדרות הפרמטר הראשוניות של המודלים השיגו ציוני דיוק מכובדים. עם זאת, לאחר יישום טכניקות אופטימיזציה מתאימות של פרמטרים, המודלים השתפרו באופן משמעותי, והביאו לשיעורי דיוק גבוהים יותר.
על ידי אופטימיזציה של פרמטרי המודל , מדעני נתונים ומתרגלים למידת מכונה יכולים לנצל את מלוא הפוטנציאל של המודלים שלהם ולהשיג ביצועי חיזוי טובים יותר.
כנסים ב-Skit-learn
Scikit-learn, בהיותה ספריית למידת מכונה בשימוש נרחב, מצייתת למוסכמות מסוימות כדי להבטיח התנהגות עקבית בכל האלגוריתמים והמודלים שלה. חלק זה בוחן כמה מהמוסכמות המרכזיות ב-skit-learn, כולל יציקת סוגים ותחזוקת מטרות.
סוג ליהוק
Scikit-learn מפעילה ליהוק סוגים כדי לשמור על שלמות נתוני הקלט. בפרט, נתוני קלט מסוג float32 נשמרים במהלך חישובים כדי להבטיח ביצועים מיטביים. מוסכמה זו מאפשרת ל-sikit-learn להתמודד ביעילות עם מערכי נתונים גדולים תוך צמצום דרישות הזיכרון.
“מוסכמות הליהוק של Scikit-learn מבטיחה שנתוני הקלט המקוריים נשארים שלמים, שומרת על הדיוק המקורי שלהם ומונעת כל אובדן נתונים לא מכוון.”
תחזוקה של מטרות
בלמידת מכונה, היעדים או משתני התוצאה ממלאים תפקיד מכריע באימון מודלים. ב-scikit-learn, יעדי הסיווג נשמרים בצורתם המקורית, בעוד שמטרות רגרסיה מוצקות ל-float64. מוסכמה זו מבטיחה שאלגוריתמי סיווג מנבאים במדויק מחלקות בדידות, בעוד שאלגוריתמי רגרסיה לוכדים ביעילות קשרים מתמשכים.
- יעדי סיווג: נשמר ללא כל שינויים
- יעדי רגרסיה: יצוק ל-float64 לחישובים מדויקים
על ידי ביצוע המוסכמות הללו, scikit-learn מספקת מסגרת עקבית ואמינה למשימות למידת מכונה. מפתחים ומדעני נתונים יכולים לסמוך על המוסכמות הללו כדי לבנות ולפרוס מודלים חזקים בקלות.
תיקון ועדכון פרמטרים
בלמידת מכונה, חידוד ועדכון פרמטרי מודל ממלא תפקיד מכריע בשיפור הביצועים של המודלים. עם scikit-learn, ניתן להשיג זאת באמצעות תהליך של התאמה מחדש של המודל ועדכוני פרמטרים .
לאחר בניית מודל למידת מכונה, ניתן לעדכן את ההיפר-פרמטרים באמצעות שיטת set_params() ב-scikit-learn. על-ידי התאמת הפרמטרים ההיפר-פרמטרים הללו, תוכל לכוונן את התנהגות המודל ולמטב את הביצועים שלו.
“חידוש המודל ועדכוני פרמטרים הם שלבים חיוניים בתהליך האיטרטיבי של פיתוח המודל. על ידי עדכון הפרמטרים, ניתן להתאים את המודל כך שיתאים יותר לנתונים הבסיסיים ולשפר את כוח הניבוי שלו”.
לאחר עדכון ההיפר-פרמטרים, ניתן להתאים את המודל מחדש באמצעות ערכי הפרמטרים החדשים. התאמה מחדש של המודל עם הפרמטרים המעודכנים תחליף את מה שנלמד קודם לכן, תאפשר למודל לשלב את המידע המעודכן ולשפר את התחזיות שלו.
חשוב לציין שתיקון ועדכון פרמטרים צריכים להיעשות בזהירות. שינויים דרסטיים בפרמטרים עלולים להוביל להתאמת יתר או תת-התאמה של המודל, וכתוצאה מכך ביצועי הכללה גרועים.
דוגמה: התאמה מחדש של מסווג יער אקראי
הבה נשקול דוגמה להתאמה מחדש ועדכון פרמטרים באמצעות מסווג יער אקראי ב-skit-learn. אלגוריתם היער האקראי הוא שיטת אנסמבל רב-תכליתית המשלבת מספר עצי החלטה לביצוע תחזיות.
נניח שבנינו מסווג יער אקראי עם קבוצה ראשונית של היפר-פרמטרים ואימנו אותו על מערך אימון. לאחר הערכת ביצועי המודל במערך בדיקה, אנו מחליטים שהתאמת פרמטרים מסוימים עשויה להניב תוצאות טובות יותר.
באמצעות שיטת set_params() ב-skit-learn, נוכל לעדכן את הפרמטרים ההיפר-פרמטרים הרלוונטיים של מסווג היער האקראי בערכים חדשים. לדוגמה, אנו עשויים לשנות את מספר האומדנים, את העומק המרבי של כל עץ, או את הקריטריון לפיצול צמתים.
לאחר עדכון הפרמטרים, נוכל להתאים מחדש את מסווג היער האקראי באמצעות הפרמטרים המעודכנים. תהליך התיקון ישלב את ערכי הפרמטרים החדשים וישנה את ההתנהגות הנלמדת של המודל.
ניתן לחזור על תהליך איטרטיבי זה של חידוד ועדכון פרמטרים עד להשגת הביצועים הרצויים. זה מאפשר למדעני נתונים להתנסות בתצורות פרמטרים שונות ולמטב את הדיוק והיעילות של המודלים שלהם.
בסך הכל, התאמה מחדש ועדכון פרמטרים ב-skit-learn מספקים מנגנון רב עוצמה לשיפור הביצועים של מודלים של למידת מכונה. על ידי ביצוע התאמות מושכלות לפרמטרי ההיפר והתאמה מחדש של המודלים, מדעני נתונים יכולים לשפר את יכולות הניבוי שלהם ולהשיג תוצאות מדויקות יותר.
סיכום
Scikit-learn, ספריית למידת המכונה החזקה, מציעה מגוון רחב של כלים ואלגוריתמים למשימות שונות. הפשטות, הרבגוניות והמדרגיות שלו הופכות אותו לבחירה המובילה עבור מדעני נתונים מתחילים ומנוסים בתחום למידת מכונה. לאורך מאמר זה, סיפקנו סקירה חיונית של scikit-learn ותכונות המפתח שלו, וציידנו את הקוראים בטכניקות ובמושגים הדרושים כדי לבנות ולפרוס בבטחה מודלים של למידת מכונה באמצעות sikit-learn.
עם scikit-learn, משתמשים יכולים לרתום את המגוון הרחב של אלגוריתמים של למידת מכונה לסיווג, רגרסיה, אשכולות והפחתת מימדים. אופי הקוד הפתוח של scikit-learn מבטיח נגישות ושיתוף פעולה, ומאפשר למפתחים וחוקרים לתרום ולשפר את הספרייה ללא הרף.
על ידי מינוף הממשק הידידותי למשתמש והתיעוד העשיר של scikit-learn, מדעני נתונים יכולים לזרז את תהליך פיתוח המודל שלהם. התאימות של הספרייה עם Python והחבילות השונות שלה מאפשרת למשתמשים לשלב את skit-learn בצורה חלקה בזרימות העבודה הקיימות שלהם.
לסיכום , scikit-learn משמשת כנכס בעל ערך עבור כל מי שיוצא לתחום של למידת מכונה. היכולות המגוונות שלו, יחד עם קלות השימוש בו, הופכים אותו לכלי הכרחי לפתרון בעיות מורכבות בעולם האמיתי. עם scikit-learn, האפשרויות בעולם למידת מכונה הן בלתי מוגבלות.