[Cách sử dụng các phương thức Ensemble trong Học máy bằng Python]

Giới thiệu

• Trong Học tập có giám sát, có nhiều phương pháp khác nhau để hỗ trợ dự đoán kết quả như hồi quy tuyến tính hoặc logistic, k-Hàng xóm gần nhất, Rừng ngẫu nhiên và các phương pháp khác. Chúng thường hoạt động tốt nhất trong việc dự đoán chính xác các điểm dữ liệu khác nhau trong dân số. Còn gì tuyệt hơn nếu bạn có thể xây dựng một mô hình kết hợp các phương pháp để có được độ chính xác cao hơn nữa. Đây được gọi là phương pháp tập hợp.
• Học tập có giám sát áp dụng cho nhiều lĩnh vực mà các dự đoán được đưa ra bao gồm sức khỏe cộng đồng, tiếp thị và kinh tế.
• Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ chỉ ra cách chúng tôi có thể sử dụng máy học để xây dựng mô hình dự đoán bệnh tiểu đường ở người Mỹ bản địa Pima và cách Ensemble Learning có thể cải thiện các dự đoán.

Học tập hợp là khi kết hợp nhiều kỹ thuật dự đoán với nhau để tạo ra một mô hình dự đoán chính xác hơn.

Làm thế nào để [Ensemble]

1. Tầm quan trọng của việc làm sạch

2. Tầm quan trọng của kiến ​​thức miền

• Các cuộc kiểm tra đầu tiên cho thấy không có dữ liệu nào bị thiếu nhưng một nửa dân số có insulin bằng 0 và 30% dân số có Độ dày nếp gấp bằng 0. Cả hai đều không khả thi nên các biến này không đáng tin cậy. Chúng có thể được đưa ra nhưng có khả năng làm sai lệch các dự đoán.
• Các đối tượng mà các biến khác bằng 0 đã bị loại bỏ và khoảng 6% dân số bị loại bỏ.

Các phương pháp hồi quy logistic, k-Hàng xóm gần nhất và Cây phân loại được sử dụng bởi chính chúng và sau đó kết hợp với nhau để cải thiện độ chính xác.

4) Sử dụng Ma trận xác thực chéo và nhầm lẫn

Sử dụng Xác thực chéo (chia dữ liệu thành 4 nhóm và sử dụng 75% dữ liệu để đào tạo và 25% để kiểm tra trong khi luân phiên giữa 4 nhóm cho nhóm kiểm tra) để học tập theo nhóm có thể xây dựng một mô hình để dự đoán bệnh tiểu đường hay không. chính xác hợp lý.

Đóng cửa

Việc kết hợp các kỹ thuật học có giám sát khác nhau dẫn đến dự đoán chính xác hơn so với việc sử dụng bất kỳ một trong các kỹ thuật học có giám sát nào.

Kêu gọi hành động

Sổ tay Jupyter đầy đủ cho phân tích này có sẵn tại đây https://github.com/NZRufus/Pima-Indians-Diabetes

và để biết thêm thông tin về Ensemble, đây là một số liên kết hữu ích https://www.datacamp.com/community/tutorials/ensemble-learning-python ,

https://machinelearningmastery.com/ensemble-machine-learning-algorithm-python-scikit-learn/ , https://www.geeksforgeeks.org/ensemble-methods-in-python/