Основи машинного навчання: як створити модель передбачення

Машинне навчання - це область штучного інтелекту, яка дозволяє комп'ютеру «навчатися» на основі даних, необхідних для вирішення завдань. Одним з основних завдань машинного навчання є створення моделі передбачення.

Модель передбачення - це математична функція, яка приймає на вхід набір даних і видає на виході передбачення. Наприклад, модель передбачення може передбачати ціну на нерухомість на основі її характеристик, таких як площа, кількість кімнат тощо.

Створення моделі передбачення включає такі кроки:

Підготовка даних

Перший крок - це підготовка даних для навчання моделі. Дані повинні бути представлені у вигляді таблиці, де кожен рядок відповідає одному спостереженню, а кожен стовпчик - одній характеристиці. Наприклад, якщо ми створюємо модель передбачення ціни на нерухомість, то кожен рядок таблиці буде відповідати одному будинку, а стовпці будуть містити інформацію про його характеристики, таких як площа, кількість кімнат, наявність басейну тощо.


Поділ даних на навчальну та тестову вибірки

Після того, як дані підготовлені, необхідно розділити їх на навчальну та тестову вибірки. Навчальна вибірка буде використовуватися для навчання моделі, а тестова - для перевірки її якості. Зазвичай дані поділяють випадковим чином щодо 70/30 або 80/20, де 70% або 80% даних використовуються для навчання моделі, а решта 30% або 20% - для тестування


Вибір моделі - це один з найважливіших кроків при створенні моделі передбачення. Існує безліч різних моделей машинного навчання, кожна з яких має свої особливості і застосовується для вирішення певних завдань. Наприклад, для завдань класифікації часто використовуються моделі дерева рішень або логістичної регресії, а для завдань регресії - моделі лінійної регресії або градієнтного бустингу


Навчання моделі

Після вибору моделі необхідно навчити її на навчальній вибірці. Навчання моделі полягає в знаходженні параметрів моделі, які мінімізують помилку передбачення. Для цього використовується алгоритм навчання, який знаходить оптимальні значення параметрів моделі на основі навчальної вибірки.


Оцінка якості моделі

Після того, як модель навчена, необхідно оцінити її якість на тестовій вибірці. Для цього використовуються метрики якості, такі як середньоквадратична помилка (MSE) для завдань регресії або точність (accuracy) для завдань класифікації. Якщо якість моделі задовільна, то її можна використовувати для передбачення на нових даних.


Використання моделі для передбачення

Нарешті, після того, як модель створена і її якість перевірена, можна використовувати її для передбачення на нових даних. Для цього необхідно застосувати модель до набору даних, на яких ми хочемо зробити передбачення, і отримати результат.


На закінчення, створення моделі передбачення - це процес, який вимагає підготовки даних, вибору моделі, навчання моделі, оцінки якості та використання моделі для передбачення. Незважаючи на те, що цей процес може бути складним і вимагати певних знань і навичок, результати можуть бути досить значущими для вирішення різних завдань у різних галузях, таких як медицина, фінанси, маркетинг тощо.