Модели регрессии Sklearn: методы и категории

Scikit-learn (Sklearn) — самая надежная библиотека машинного обучения в Python. Он использует интерфейс согласованности Python, чтобы предоставить набор эффективных инструментов для статистического моделирования и машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение размерности. NumPy, SciPy и Matplotlib являются основой этого пакета, написанного в основном на Python.

За последние пять лет ученые в области машинного обучения и специалисты по обработке данных устремились к пакету Python scikit-learn. Он включает в себя набор инструментов для настройки гиперпараметров модели, оценки и объединения в цепочки (конвейеры), а также унифицированный интерфейс для использования моделей и обучения.

Поднимите свои навыки специалиста по данным на новый уровень с помощью магистерской программы Data Scientist от IBMExplore Programme

Теперь у Джулии есть эти возможности благодаря ScikitLearn.jl. Основная цель Sci-kit — объединить модели, определенные Python, и Julia в единую структуру «sci-kit Learning». Эта библиотека широко использует строки документации (имя_функции в REPL). В этой статье мы рассмотрим, что такое модели регрессии Sklearn.

Что такое регрессионные модели Sklearn?

Прежде чем перейти к моделям Sklearn, давайте сначала посмотрим, что такое машинное обучение.

Машинное обучение — это процесс обучения компьютера обучению и выполнению задач без необходимости их явной записи. Это указывает на то, что система в некоторой степени способна принимать решения. С помощью моделей регрессии Sklearn можно реализовать три типа моделей машинного обучения:

• Усиленное обучение
• Обучение без присмотра
• Контролируемое обучение

Прежде чем мы углубимся в эти категории, давайте рассмотрим наиболее популярные методы регрессии в Sklearn для их реализации.

Регрессия повышения градиента

Синтаксис

из sklearn.ensemble импорт GradientBoostingRegressor

Эластичная чистая регрессия

Синтаксис

из sklearn.linear_model импортировать ElasticNet

Стохастическая регрессия градиентного спуска

Синтаксис

из sklearn.linear_model импорт SGDRegressor

Машина опорных векторов

Синтаксис

из sklearn.svm импортировать SVR

Регрессия Байесовского хребта

Синтаксис

из sklearn.linear_model импорт BayesianRidge

CatBoost Регрессор

Синтаксис

из импорта catboost CatBoostRegressor

Регрессия ядра риджа

Синтаксис

из sklearn.kernel_ridge импортировать KernelRidge

Линейная регрессия

Синтаксис

из sklearn.linear_model импорт LinearReгрессия

XGBoost регрессор

Синтаксис

из xgboost.sklearn импортировать XGBRegressor

ЛГБМ-регрессор

Синтаксис

из импорта LightGBM LGMRegressor

Поднимите свои навыки специалиста по данным на новый уровень с помощью магистерской программы Data Scientist от IBMExplore Programme

Три основные категории моделей регрессии Sklearn

Теперь, когда мы рассмотрели методы регрессии в Sklearn, давайте рассмотрим три основные категории моделей регрессии Sklearn.

Контролируемое обучение

Система учится под руководством учителя в этой парадигме машинного обучения. Для обучения модель имеет известные входные и выходные данные. Инструктор знает о результатах в процессе обучения и обучает модель, чтобы уменьшить ошибку прогнозирования. Классификация и регрессия — два основных типа алгоритмов обучения с учителем.

Это подразделяется на:

• Классификация: Результатом классификации являются дискретные данные. Проще говоря, мы будем классифицировать данные на основе определенных характеристик. Например, различие между яблоками и апельсинами основано на их форме, цвете, текстуре и других характеристиках. Цвет и текстура являются признаками в этом образце формы, а выходные данные — «Яблоко» или «Оранжевый», которые являются классами. Этот процесс называется классификацией, поскольку выходные данные называются классами.
• Регрессия: Результатом регрессии являются непрерывные данные. Мы предвидим тенденции данных обучения, используя эту стратегию, основанную на характеристиках. Выходные данные являются числовыми, действительными числами, но они не принадлежат какой-либо конкретной категории или классу. Например, прогнозирование цен на недвижимость основывается, среди прочего, на таких характеристиках, как размер дома, его расположение и количество магазинов.

Поднимите свои навыки специалиста по данным на новый уровень с помощью магистерской программы Data Scientist от IBMExplore Programme

Обучение без присмотра

Модель, в которой процесс обучения проводится без присутствия руководителя, называется обучением без учителя. Модель принимает только входные данные для обучения, и только входные данные используются для генерации выходных данных. Кластеризация — наиболее распространенный тип обучения без учителя, при котором мы группируем похожие элементы, чтобы выявить закономерности в немаркированных наборах данных.

Усиленное обучение

Обучение с подкреплением относится к моделям, которые учатся принимать решения на основе стимулов или наказаний, стремясь максимизировать вознаграждение, предоставляя правильные ответы. Обучение с подкреплением — это метод обучения, при котором робот учится, выполняя задачи и получая обратную связь. Он широко используется в игровых алгоритмах и робототехнике.

1. Склеарн линейная регрессия
2. Кластеризация Склеарна
3. Склеарн СВМ
4. Деревья решений SkLearn
5. Стохастический градиентный спуск в SKLearn

Освойте науку о данных с Simplelearn

В этой статье мы обсудили SkLearn и его типы регрессионных моделей. Помимо того, что описано в этой статье, вам предстоит еще многое узнать и понять.

Чтобы глубже погрузиться в Sklearn и различные модели машинного обучения, посетите учебный курс по науке о данных Simplilearn. Эта программа включает в себя мастер-классы преподавателей Калифорнийского технологического института и экспертов IBM, эксклюзивные хакатоны, интенсивные сессии вопросов и ответов от IBM и многое другое. Исследуйте сейчас!