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我们今天来学习模型…
好吧搞了半天都是围绕数据在干活这也就验证了我们说的数据准备等工作要占到机器学习项目一半以上的工作量和时间。而且数据决定了模型的天花板算法只是去达到上限。
我们今天来学习模型训练 首先我们来进行线性回归训练如上图。
当训练到loss小于0.0001时停止如右图此时训练结合与验证集标注之间的MSE22.073。
那么我们来解释下什么是loss什么是mse。 loss损失函数、误差函数即用1个标量来标示的训练集标签与真实标签之间的差距。 那MSE呢 MSE就是均方差参数估计值与参数值之差平方的期望值。 延伸学习 在机器学习项目中模型训练是至关重要的一环它涉及使用已知数据训练集来训练算法以便模型能够学习数据的内在规律和模式进而对未知数据测试集进行准确预测。下面将系统阐述模型训练的过程、关键技术、步骤以及损失函数如loss和均方误差MSE的应用和重要作用。
一、模型训练的基本步骤 数据准备这是模型训练的第一步包括数据收集、清洗、预处理和特征工程。数据质量对模型性能有直接影响因此确保数据准确、完整、一致和具有代表性至关重要。特征工程涉及从原始数据中提取和构造有意义的特征以便模型能够更好地理解数据。 选择模型根据问题的性质和数据的特征选择合适的机器学习算法。例如对于分类问题可以选择决策树、随机森林、支持向量机等算法对于回归问题可以选择线性回归、神经网络等算法。 训练模型使用训练数据和选择的算法来训练模型。在这个过程中算法会通过迭代优化来学习数据的特征和模式。通常模型训练需要设置一些超参数如学习率、迭代次数等这些参数会影响模型的训练速度和性能。 评估模型使用验证集或测试集来评估模型的性能。评估指标根据问题的不同而有所不同如分类问题中常用的准确率、召回率、F1分数等回归问题中常用的均方误差MSE、平均绝对误差MAE等。 模型调优根据评估结果对模型进行调优包括调整超参数、改变模型结构或采用其他优化策略。调优的目标是提高模型在未知数据上的泛化能力。 部署与应用将训练好的模型部署到生产环境中以便对实际数据进行预测和分析。在部署过程中需要考虑模型的实时性、稳定性、可解释性等因素。
二、关键技术 梯度下降算法梯度下降是机器学习中最常用的优化算法之一用于最小化损失函数。它通过计算损失函数关于模型参数的梯度并按照负梯度方向更新参数从而逐步降低损失函数的值。梯度下降有多种变体如批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降等。 正则化技术正则化是一种用于防止模型过拟合的技术。通过在损失函数中添加正则化项如L1正则化、L2正则化等可以约束模型参数的规模从而降低模型的复杂度提高其在未知数据上的泛化能力。 集成学习集成学习是一种通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器的技术。常见的集成学习方法包括袋装Bagging、提升Boosting和堆叠Stacking等。这些方法可以有效地提高模型的性能并降低过拟合的风险。 深度学习深度学习是机器学习的一个分支它利用神经网络模型来处理大规模、高维度的数据。深度学习模型通常由多层神经元组成每一层都从前一层学习并提取更高级别的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
三、损失函数的应用与重要作用
损失函数Loss Function在机器学习模型训练中起着至关重要的作用。它用于量化模型预测与真实值之间的差异从而指导模型的优化方向。均方误差Mean Squared Error, MSE是回归问题中常用的损失函数之一。
MSE的定义对于给定的样本集(D {(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)})其中(x_i)是输入特征(y_i)是对应的真实值。模型对(x_i)的预测值为(\hat{y}_i)。均方误差MSE定义为
[MSE \frac{1}{n} \sum_{i1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2]
MSE衡量了模型预测值与真实值之间的平均平方误差值越小表示模型的预测越准确。
MSE的应用在模型训练过程中优化算法会不断调整模型参数以最小化MSE。通过计算损失函数关于模型参数的梯度并使用梯度下降等优化算法进行参数更新可以逐步降低MSE的值从而提高模型的预测精度。
MSE的重要作用 指导模型优化MSE为模型提供了一个明确的优化目标。通过最小化MSE模型可以学习到数据的内在规律和模式从而对未知数据进行准确预测。 评估模型性能除了用于模型训练外MSE还可以用于评估模型的性能。通过计算测试集上的MSE值我们可以了解模型在未知数据上的预测精度和泛化能力。 比较不同模型使用相同的损失函数如MSE可以方便地比较不同模型的性能。具有较低MSE值的模型通常具有更好的预测性能。 发现过拟合与欠拟合观察训练集和验证集上的MSE变化可以帮助我们发现模型的过拟合与欠拟合问题。如果训练集上的MSE持续降低而验证集上的MSE开始上升则可能出现了过拟合如果两者都保持较高水平且下降缓慢则可能出现了欠拟合。针对这些问题我们可以采取相应的措施进行调整和优化。
选择模型时有分类问题有回归问题都有不同的算法。 在机器学习中除了分类问题和回归问题还有其他几种基本的问题类型这些问题类型在解决实际问题时也非常常见。下面列举了与分类和回归同级别的几种机器学习问题类型并分别给出了适合解决的实际问题示例
聚类问题Clustering 定义聚类是将无标签的数据分成多个组或簇使得同一组内的数据项尽可能相似而不同组之间的数据项尽可能不同。适合解决的实际问题 市场细分根据消费者的购买历史、兴趣爱好等信息将消费者划分为不同的群体以进行更精准的市场营销。文档聚类将大量的文档按照主题或内容相似性进行分组便于信息检索和推荐。图像分割在图像处理中将图像中的像素或区域根据颜色、纹理等特征进行聚类以实现图像分割和目标识别。降维问题Dimensionality Reduction 定义降维是指将高维数据转换为低维表示同时保留数据中的重要信息或结构。适合解决的实际问题 数据可视化当数据的维度很高时直接可视化很困难。降维技术如主成分分析PCA可以将数据降至2D或3D从而方便可视化分析。特征提取在机器学习任务中原始数据可能包含许多冗余或不相关的特征。降维可以帮助提取出最重要的特征减少计算复杂度和过拟合风险。噪声去除通过降维可以去除数据中的噪声和异常值提高后续机器学习模型的性能。关联规则学习Association Rule Learning 定义关联规则学习旨在从数据集中发现项集itemsets之间的有趣关系这些关系通常以规则的形式表示如“如果购买了A则很可能也购买B”。适合解决的实际问题 购物篮分析在零售领域中分析顾客购买商品时的组合模式以进行产品推荐和库存优化。网络日志分析通过分析网站用户的访问模式发现页面之间的关联规则优化网站结构和提高用户体验。序列预测Sequence Prediction 定义序列预测涉及到预测时间序列数据中的未来值或序列的后续元素。适合解决的实际问题 股票价格预测根据历史股票价格数据和其他相关信息预测未来一段时间内的股票价格走势。语音识别在语音处理中预测给定音频序列的下一个可能的声音或词汇。自然语言处理预测句子中下一个可能出现的单词或字符这在文本生成、机器翻译等领域有广泛应用。强化学习Reinforcement Learning 定义强化学习是一种通过与环境互动来学习最佳决策策略的机器学习范式。智能体agent通过执行动作actions并接收来自环境的奖励rewards来学习如何最大化累积奖励。适合解决的实际问题 游戏AI训练智能体在视频游戏、棋类游戏等环境中达到或超越人类玩家的水平。自动驾驶通过强化学习训练自动驾驶车辆在不同路况和交通情况下的驾驶策略。机器人控制教授机器人执行各种任务如抓取、导航等通过试错学习最优控制策略。生成模型Generative Modeling 定义生成模型能够学习数据的潜在分布并从中生成新的、与训练数据类似的数据样本。适合解决的实际问题 图像生成生成逼真的图像可用于艺术创作、数据增强或图像修复等任务。文本生成生成连贯的文本段落如新闻报道、故事创作或诗歌生成等。声音合成生成人类语音或音乐可用于语音助手、虚拟角色或音乐创作等领域。 回归问题Regression 定义回归问题是另一种常见的机器学习问题类型其目标是预测一个连续值输出而不是离散的类别标签。回归模型通过学习输入数据与连续输出之间的映射关系来进行预测。适合解决的实际问题 价格预测根据商品的历史价格、市场需求和供应链信息等因素预测未来的价格趋势。预测分析在金融、经济、环境科学等领域中根据历史数据和其他相关因素预测未来的趋势或结果。例如股票价格预测、气候变化预测等。推荐系统虽然推荐系统通常与分类和聚类问题相关联但回归模型也可以用于预测用户对项目的评分或偏好程度从而实现个性化推荐。常用算法线性回归、多项式回归、岭回归Ridge Regression、套索回归Lasso Regression、支持向量回归SVR、神经网络等。这些算法旨在最小化预测值与真实值之间的误差通常使用均方误差MSE或其他损失函数来衡量模型的性能。 分类问题Classification 定义分类问题是机器学习中最常见的问题类型之一其目标是根据输入数据的特征将其划分到预定义的类别中。这些类别通常是离散的、无序的并且数量有限。适合解决的实际问题 图像识别根据图像的视觉特征将其分类为不同的对象、场景或概念。例如人脸识别、物体检测、手写数字识别等。文本分类根据文本内容将其分类为不同的主题、情感或类别。例如垃圾邮件检测、新闻分类、情感分析等。生物信息学在基因组学或蛋白质组学中根据生物分子的特征将其分类为不同的功能类别或疾病类型。常用算法决策树、朴素贝叶斯、支持向量机SVM、随机森林、神经网络包括深度学习模型等。
需要注意的是分类问题和回归问题在实际应用中经常相互交织。例如在某些情况下可以将多分类问题转换为多个二元分类问题来处理同样地在某些场景中连续值的预测也可以转换为离散类别的预测。因此在选择合适的问题类型和算法时需要仔细分析具体的应用场景和数据特征。
每种问题类型都有其特定的应用场景和算法选择合适的问题类型和算法是解决机器学习问题的关键步骤之一。
所以说本案例中的价格预测就是回归问题就要用线性回归算法来解决。
