Вопрос или проблема
Я новичок в машинном обучении. После нескольких дней изучения идей машинного обучения я пришел к некоторым выводам, которые приведены ниже (я рассматриваю только контролируемое обучение).
Шаг 1: Разделение данных
Перед обработкой данных набор данных должен быть разделен на обучающий и тестовый. Обучающий набор данных пройдет процесс проверки (валидации), в то время как тестовый набор данных останется неизменным для оценки производительности модели.
Шаг 2: Кросс-валидация k-fold (много методов, но пример)
Что касается применения традиционного моделирования (линейной регрессии) к машинному обучению:
Когда мы делаем кросс-валидацию (k-fold), цель — выбрать модель с лучшими входными переменными (основываясь на AIC, BIC и т. д.). Это связано с тем, что линейная регрессия не имеет настраиваемых параметров для оптимизации (только переменные).
Верно, что LASSO или PCA не рассматриваются в данном случае, потому что они должны самостоятельно проводить отбор переменных (выбор признаков).
После этого модель с лучшими входными переменными будет использована для проверки производительности модели (вычисление средней абсолютной ошибки (MAE), средней квадратичной ошибки (MSE) и т. д.)
Что касается алгоритмов машинного обучения:
Цель кросс-валидации (k-fold) — выбрать наиболее подходящие настраиваемые параметры (например, n_estimators, max_depth в случайном лесу).
После этого модель с лучшими настраиваемыми параметрами будет использована для проверки производительности модели (вычисление MAE, MSE и т. д.)
!!!Важно: только обучающий набор данных используется для кросс-валидации
Шаг 3: Оценка производительности модели
MAE, MSE будут рассчитаны на основе моделей с лучшими входными переменными (линейная регрессия) или настраиваемыми параметрами (алгоритмы машинного обучения). На этом этапе используется тестовый набор данных.
Это все о шагах для выполнения машинного обучения (идеи) с моим пониманием. Таким образом, можно ли сказать, что отбор переменных для традиционного моделирования (линейной регрессии) аналогичен выбору лучших параметров в процессе кросс-валидации?
Кроме того, если я допустил какие-либо ошибки в приведенном выше содержании, не могли бы вы показать мне их?
Ответ или решение
Когда мы говорим о линейной регрессии в контексте машинного обучения, важно различать два ключевых понятия: выбор переменных (или отбор признаков) и настройка гиперпараметров модели. Давайте рассмотрим, как они соотносятся друг с другом и в чем их различия, а также какие ошибки могут быть допущены в вашем понимании данного процесса.
Выбор переменных и настройка гиперпараметров: что это?
-
Выбор переменных (отбор признаков) – это процесс определения наиболее значимых переменных из набора данных, которые будут использоваться для построения модели. В линейной регрессии это включает в себя определение переменных, которые наилучшим образом объясняют целевую переменную. Ваша ссылка на такие критерии, как AIC и BIC, является уместной, так как эти метрики помогают в выборе простых и эффективных моделей, минимизируя ошибки и увеличивая интерпретируемость.
-
Настройка гиперпараметров – это процесс, направленный на определение оптимальных параметров, которые контролируют алгоритм обучения модели, например, количество деревьев и максимальную глубину в случайном лесу (Random Forest). Эти параметры не оптимизируются в процессе обучения, поэтому их необходимо настраивать отдельно через кросс-валидацию или другие методы.
Сравнение выбора переменных и гиперпараметров
Хотя выбор переменных и настройка гиперпараметров может показаться схожими по своей природе, между ними есть важные отличия:
-
Методология: Выбор переменных в линейной регрессии обычно осуществляется с помощью статистических методов и критериев информационных теорий, в то время как настройка гиперпараметров чаще применяется с помощью систематического подхода, как кросс-валидация, чтобы определить наиболее производительное значение гиперпараметров.
-
Цели: Основная цель выбора переменных заключается в сокращении размерности модели и исключении ненужных шумов, в то время как цель настройки гиперпараметров — улучшение общего качества модели путем настройки параметров, которые определяют её функциональную форму.
Ошибки и недопонимания
На основании вашего вопроса можно отметить несколько неточностей:
-
Перепутанный контекст: Вы упомянули, что линейная регрессия не имеет "параметров для оптимизации". Это не совсем так. Линейная регрессия имеет параметры (коэффициенты), которые подбираются во время обучения, но действительно не имеет гиперпараметров в том смысле, как это было бы с более сложными алгоритмами.
-
Понимание LASSO и PCA: Упоминание LASSO и PCA как методов выбора переменных в контексте линейной регрессии — это правильное решение, поскольку они действительно выполняют как отбор признаков, так и регуляризацию. Однако это специфические методы, и их применение может варьироваться в зависимости от задачи и структуры данных.
-
Точность и производительность: Важно уточнить, что в обоих случаях для оценки производительности модели используются тестовые данные, в то время как для выбора оптимальных переменных или гиперпараметров применяются только обучающие данные.
Заключение
Таким образом, выбор переменных и настройка гиперпараметров — это два взаимосвязанных, но разных процесса в машинном обучении. Оба они важны для построения эффективных моделей, и их правильное понимание играет ключевую роль в успешном применении линейной регрессии и других методов машинного обучения.
Если у вас есть дополнительные вопросы по этой теме или требуется более детальная информация, не стесняйтесь обращаться!