數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識(shí)別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的效力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。

機(jī)器學(xué)習(xí)分類技巧概覽

機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù)對(duì)于識(shí)別模式和根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)至關(guān)重要。四種流行的方法是天真貝葉斯、支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。每種戰(zhàn)略都有其獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)。

基于貝葉斯定理

基于貝葉斯定理建立了概率模型。它基于類標(biāo)簽假設(shè)特性獨(dú)立。天真的貝葉斯因其簡(jiǎn)單和功效而聞名。它能夠處理巨大的數(shù)據(jù)集和高維度的數(shù)據(jù)集,這使它成為各種應(yīng)用程序的流行選擇。此外,由于文本數(shù)據(jù)的固有稀疏性,它在文本分類問題上表現(xiàn)良好。天真的貝葉斯能夠有效地處理數(shù)字和范疇特征。然而,其"天真"的特征獨(dú)立性假設(shè)在某些情況下可能會(huì)限制其效用。

支持向量機(jī)

我們的目標(biāo)是 理想的 邊界或超平面,最大化各種類之間的邊緣在高維度域。SVM的通用性源于能夠使用內(nèi)核函數(shù)處理非線性可區(qū)別的數(shù)據(jù)。大型數(shù)據(jù)集和高維度數(shù)據(jù)大大受益于支持向量機(jī)。然而,在實(shí)現(xiàn)過程中,選擇合適的內(nèi)核類型和優(yōu)化相關(guān)參數(shù)可能會(huì)很困難。此外,SVM在高維度特征空間中的性能限制了它的可理解性。

隨機(jī)森林

一種混合多個(gè)決策樹的組合方法,以提高總體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。?隨機(jī)森林 通過聚合單個(gè)樹的結(jié)果來降低變異,并提供特征重要性。這種方法支持?jǐn)?shù)字和類別特性。盡管隨機(jī)林產(chǎn)生了很好的效果,但如果樹木的數(shù)量超過了合理的閾值,就可能發(fā)生過度的問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過相互連接的節(jié)點(diǎn)來理解數(shù)據(jù)中復(fù)雜的模式和關(guān)系。它們的力量在于它們能夠識(shí)別復(fù)雜的結(jié)構(gòu),這使得它們?cè)诟鞣N應(yīng)用中非常重要。與其他方法相比,建立和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間投入。此外,其不透明的性質(zhì)使解釋變得困難。

理解天真的貝葉斯、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的差異,使程序員們可以根據(jù)自己的具體用例選擇最好的技術(shù)。數(shù)據(jù)的選擇受數(shù)據(jù)大小、維數(shù)、復(fù)雜性、可解釋性和可用的處理資源的影響。天真的貝葉斯,由于其簡(jiǎn)單性和功效,可能適合文本分類作業(yè)。相反,SVM對(duì)非線性可分離數(shù)據(jù)的健壯性使其成為專門應(yīng)用程序的優(yōu)秀競(jìng)爭(zhēng)者。與此同時(shí),隨機(jī)林提高了精度,并最大限度地減少了波動(dòng)性。最后,盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的資源和較少的可解釋性,但它們?cè)谧R(shí)別復(fù)雜的模式方面顯示出非凡的能力。

改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和方法

機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要,因?yàn)樗鼈兛梢宰詣?dòng)檢測(cè)和糾正大型數(shù)據(jù)集中不一致或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)。最近,人們對(duì)調(diào)查新的程序和解決數(shù)據(jù)日益復(fù)雜和數(shù)量增加所帶來的困難的方法的興趣大大增加。這個(gè)職位將檢查值得注意的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量.我們將研究它們的基本特性和實(shí)際用途。

積極學(xué)習(xí)

鋁是一種廣泛應(yīng)用的方法,它涉及到人類經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的協(xié)作,通過迭代優(yōu)化不斷提高分類器的性能。主動(dòng)學(xué)習(xí)(ALL)開始的方法是手動(dòng)分類數(shù)量有限的案例,然后使用這個(gè)初始數(shù)據(jù)集培訓(xùn)分類器。隨后,計(jì)算機(jī)選擇模棱兩可的案例,即那些真正的標(biāo)簽仍未確定的案例,并尋求人的驗(yàn)證。一旦獲得了地面真相標(biāo)簽,分類器將增強(qiáng)其知識(shí)庫(kù),并繼續(xù)將標(biāo)簽分配給新的不確定情況,直到它達(dá)到收斂狀態(tài)。這種互動(dòng)式學(xué)習(xí)方法使系統(tǒng)能夠逐步提高對(duì)基本數(shù)據(jù)分布的理解,同時(shí)減少對(duì)人為干預(yù)的需求。

深層次學(xué)習(xí)

一種非常有前途的機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNS)的靈感,生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和操作。深學(xué)習(xí)模型可以通過應(yīng)用多層非線性變換,從未處理數(shù)據(jù)中自主地獲得具有層次結(jié)構(gòu)的特征表示。深度學(xué)習(xí)非常熟練地處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)格式,如圖像、聲音和文本,這使它能夠在廣泛的應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)的性能。

集合學(xué)習(xí)

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,一種健壯的分類方法,它結(jié)合了許多弱學(xué)習(xí)者,形成了強(qiáng)分類器。集合學(xué)習(xí)方法,如隨機(jī)林,梯度提升,和廣告,創(chuàng)建了各種決策樹或其他基礎(chǔ)模型,使用給定數(shù)據(jù)的子集。在預(yù)測(cè)過程中,每個(gè)基準(zhǔn)模型都提供一個(gè)投票,最終的輸出是通過合并或聚合這些投票來選擇的。與基于個(gè)人的學(xué)習(xí)者相比,集成學(xué)習(xí)(EL)模型通常獲得更高的準(zhǔn)確性和復(fù)原力,因?yàn)樗鼈兡軌虿蹲綌?shù)據(jù)中的互補(bǔ)模式。

特色工程

ML分類管道的一個(gè)關(guān)鍵部分涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義的表示形式,可用作ML模型的輸入。特征提取技術(shù),如單詞包、TF-IDF和詞綴,目的是保留數(shù)據(jù)片段之間重要的語(yǔ)義聯(lián)系。一袋單詞表示文本數(shù)據(jù)為表示某些術(shù)語(yǔ)存在或不存在的二進(jìn)制向量,而TF-IDF根據(jù)其在文本中的頻率分布對(duì)術(shù)語(yǔ)使用權(quán)重。詞綴,如詞2VEC和DOC2VC,將單詞或完整文檔轉(zhuǎn)換為緊湊的向量空間,同時(shí)保持其語(yǔ)義意義。

評(píng)價(jià)指標(biāo)是量化機(jī)器學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)的有效性和客觀評(píng)價(jià)其性能的重要工具。一些通用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括精確度、召回率、F1評(píng)分和準(zhǔn)確性。精確度度量是正確預(yù)測(cè)正實(shí)例與所有預(yù)期正實(shí)例的比率。另一方面,召回計(jì)算出準(zhǔn)確識(shí)別的實(shí)際陽(yáng)性病例的百分比。F1評(píng)分是精確度和召回率的調(diào)和平均值,它提供了一個(gè)很好的平衡的評(píng)價(jià)使用假否定和假肯定。準(zhǔn)確性是衡量正確識(shí)別病例與樣品總數(shù)之比的一種手段。

結(jié)論

在當(dāng)前不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境中,ML分類算法為解決維護(hù)高數(shù)據(jù)質(zhì)量的難題提供了有價(jià)值的方法。主動(dòng)學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、整體學(xué)習(xí)、特征工程和評(píng)價(jià)指標(biāo)等技術(shù)不斷擴(kuò)大數(shù)據(jù)分析和建模所能達(dá)到的極限。通過采用這些創(chuàng)新的過程和方法,公司可以發(fā)現(xiàn)隱藏的洞見,減少風(fēng)險(xiǎn),并根據(jù)可靠和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)做出明智的決定。