Аналитика данных — это процесс извлечения полезных сведений из больших массивов данных с помощью различных методов и инструментов. Один из таких инструментов — алгоритмы машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим основные алгоритмы машинного обучения, которые используются в аналитике данных.
1. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод для моделирования взаимосвязи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Основная идея заключается в том, чтобы найти наилучшую линию, которая описывает эту взаимосвязь.
Пример: предсказание стоимости дома на основе его размера и количества комнат.
2. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это метод классификации, который используется для предсказания вероятности того, что объект принадлежит к определенному классу на основе его признаков.
Пример: предсказание вероятности того, что клиент оформит кредит на основе его возраста, дохода и кредитной истории.
3. Деревья решений
Деревья решений — это графический метод представления алгоритмов принятия решений. Они представляют собой иерархическую структуру, где каждый узел представляет собой вопрос или условие, а каждая ветвь — ответ на этот вопрос.
Пример: определение риска инсультов на основе возраста, пола, наличия гипертонии и сахарного диабета.
4. k-ближайших соседей (kNN)
k-ближайших соседей — это метод классификации, который использует обучающий набор данных для определения класса нового объекта. Он основан на идее, что объекты с похожими признаками имеют похожие классы.
Пример: определение типа раковины морского гребешка на основе его размера, формы и цвета.
5. Метод опорных векторов (SVM)
Метод опорных векторов — это алгоритм классификации, который стремится найти наилучшу границу между двумя классами, разделяя их с максимальным зазором. Этот зазор определяется на основе опорных векторов, которые являются представителями каждого класса.
Пример: классификация писем на спам и не спам на основе содержания и других признаков.
😉 Надеюсь, эта статья помогла вам понять основные алгоритмы машинного обучения, которые используются в аналитике данных. Успехов вам в изучении этой увлекательной области!
Добавить комментарий