Некоторые из примеров задач обучения без учителя:
1. Кластеризация: В задачах кластеризации модель группирует объекты по их сходству без заранее заданных классов или категорий. Это позволяет выявить внутренние структуры в данных и идентифицировать группы схожих объектов. Примером алгоритма для кластеризации является k-средних (k-means).
2. Понижение размерности: Задача понижения размерности состоит в сокращении размерности данных, сохраняя при этом важные информационные характеристики. Это полезно для визуализации данных, удаления шума или избыточных признаков. Примерами алгоритмов понижения размерности являются метод главных компонент (PCA) и алгоритм t-SNE.
3. Ассоциативное правило: В этой задаче модель ищет статистические связи и ассоциации между различными элементами в наборе данных. Примером является алгоритм Apriori, который используется для нахождения часто встречающихся комбинаций элементов (таких как товары в корзине покупок).
Обучение без учителя полезно для обнаружения структур в данных и получения инсайтов о них, когда отсутствуют явные метки или целевые переменные. Этот подход позволяет модели самой извлекать информацию из данных и обнаруживать их скрытые характеристики.
1.5 Метрики и оценка производительности моделей
Оценка производительности моделей является важной частью процесса Машинного обучения. Для этого используются различные метрики, которые позволяют оценить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей. Применение соответствующих метрик играет важную роль в измерении и сравнении производительности моделей. Вот более подробное описание некоторых метрик и методов оценки производительности:
1. В задачах классификации:
• Точность (accuracy): Измеряет долю правильно классифицированных объектов относительно общего числа объектов в выборке.
• Полнота (recall): Измеряет способность модели обнаруживать положительные случаи из общего числа положительных объектов.
• Точность (precision): Измеряет способность модели давать правильные положительные предсказания относительно всех положительных предсказаний.
• F-мера (F1 score): Комбинирует точность и полноту в одну метрику, представляющую сбалансированное среднее между ними.
2. В задачах регрессии:
• Средняя абсолютная ошибка (MAE): Измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными и фактическими значениями.
• Средняя квадратичная ошибка (MSE): Измеряет среднее квадратичное отклонение между предсказанными и фактическими значениями.
• Коэффициент детерминации (R^2): Показывает, насколько хорошо модель объясняет изменчивость целевой переменной относительно базовой модели.
3. В задачах кластеризации:
• Коэффициент