الگوریتم یادگیری ماشین ابزارهای قدرتمندی هستند که به دانشمندان داده کمک می‌کنند تا الگوها و بینش‌های ارزشمندی را از داده‌ها استخراج کنند. در دنیای امروز، با توجه به حجم وسیع داده‌ها، آشنایی با الگوریتم های مختلف می‌تواند نقش تعیین‌کننده‌ای در موفقیت پروژه‌های تحلیلی ایفا کند. این الگوریتم‌ها از روش‌های ساده گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته، هر کدام به نوعی به حل مسائل مختلف در زمینه‌های گوناگون کمک می‌کنند. در این بلاگ از سایت فایلسو، به معرفی ۱۰ الگوریتم برتر یادگیری ماشین خواهیم پرداخت که هر دانشمند داده ای باید با آنها آشنا شود.
الگوریتم یادگیری ماشین و دیتا ساینس
یادگیری ماشین به ابزاری مهم در جعبه‌ابزار دانشمندان داده تبدیل شده و در یک دهه اخیر، پس از مشاهده کاربردهای جذاب آن، به مفهومی مشهور تبدیل شده است.برای بهره‌برداری مؤثر از قدرت یادگیری ماشین، درک هر دو مفهوم پایه و کاربردهای عملی آن ضروری است.در این مقاله، ۱۰ الگوریتم برتر یادگیری ماشین را بررسی خواهیم کرد که به‌ویژه برای کسانی که در آغاز مسیر خود در علم داده هستند، مناسب هستند و نحوه‌ی به‌کارگیری آنها را توضیح خواهیم داد. بیایید شروع کنیم!
1. الگوریتم Linear Regression
رگرسیون خطی یک خروجی پیوسته را با برقراری یک رابطه خطی بین متغیرهای ورودی و خروجی پیش‌بینی می‌کند. تصور کنید که یک خط راست را از میان مجموعه‌ای از نقاط روی یک نمودار رسم می‌کنید.
این الگوریتم با یافتن خطی که بهترین تناسب را با نقاط داده دارد، تصمیم‌گیری می‌کند. این خط با حداقل کردن تفاوت (خطا) بین مقادیر واقعی و مقادیر پیش‌بینی‌شده از خط تعیین می‌شود.
معیارهای ارزیابی:
- میانگین مربعات خطا (MSE): میانگین مربعات خطاها را اندازه‌گیری می‌کند. مقادیر کمتر بهتر هستند.
- R-squared: درصدی از تغییرات متغیر وابسته را که می‌توان بر اساس متغیرهای مستقل پیش‌بینی کرد، نمایش می‌دهد. هرچه به ۱ نزدیک‌تر باشد، بهتر است.
2. الگوریتم Logistic Regression
رگرسیون لجستیک برای مسائل دسته‌بندی استفاده می‌شود. این الگوریتم احتمال اینکه یک نقطه داده خاص به یک کلاس خاص تعلق داشته باشد، مانند بله/خیر یا ۰/۱ را پیش‌بینی می‌کند. رگرسیون لجستیک از یک تابع لجستیک برای خروجی یک مقدار بین ۰ و ۱ استفاده می‌کند. این مقدار سپس بر اساس یک آستانه (معمولاً ۰.۵) به یک کلاس خاص نقشه‌برداری می‌شود.
معیارهای ارزیابی:
- دقت (Accuracy): دقت نسبت مشاهدات به‌درستی پیش‌بینی‌شده به مجموع مشاهدات است.
- دقت و بازیابی (Precision and Recall): دقت نسبت مشاهدات مثبت به‌درستی پیش‌بینی‌شده به تمام مشاهدات مثبت مورد انتظار است. بازیابی نسبت مشاهدات مثبت به‌درستی پیش‌بینی‌شده به تمام مشاهدات انجام‌شده در کلاس واقعی است.
- نمره F1 (F1 Score): تعادلی بین بازیابی و دقت است.
3. الگوریتم Decision Trees
درخت تصمیم گیری مانند نمودارهای جریان هستند که داده‌ها را بر اساس شرایط یا ویژگی‌های خاص تقسیم می‌کنند. این روش هم در رگرسیون و هم در دسته‌بندی کاربرد دارد.
عملکرد آن به این صورت است که از مقادیر ویژگی‌ها برای تقسیم مجموعه داده به زیرگروه‌های قابل مدیریت‌تر استفاده می‌کند. هر گره داخلی نشان‌دهنده یک آزمون ویژگی، هر شاخه نشان‌دهنده نتیجه آزمون و هر گره برگ نمایانگر یک برچسب کلاس (تصمیم) است.
معیارهای ارزیابی:
- برای دسته‌بندی: دقت، دقت، بازیابی و نمره F1.
- برای رگرسیون: میانگین مربعات خطا (MSE) و R-squared.
4. الگوریتم Naive Bayes
ناوی بیز طبقه‌بندهای ناوی بیز خانواده‌ای از “طبقه‌بندهای احتمالاتی ساده” هستند که از قضیه بیز و فرضیات استقلال قوی (ناوی) بین ویژگی‌ها استفاده می‌کنند. این روش به‌ویژه در طبقه‌بندی متون کاربرد دارد.
این الگوریتم احتمال هر کلاس و احتمال شرطی هر کلاس را با توجه به هر مقدار ورودی محاسبه می‌کند. سپس این احتمالات برای طبقه‌بندی یک مقدار جدید بر اساس بالاترین احتمال استفاده می‌شوند.
معیارهای ارزیابی:
- دقت: میزان درستی کلی مدل را اندازه‌گیری می‌کند.
- دقت، بازیابی و نمره F1: به‌ویژه در مواردی که توزیع کلاس نامتعادل است، اهمیت زیادی دارد.
5. الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN)
یک رویکرد آسان برای درک در زمینه رگرسیون و طبقه‌بندی، نزدیک ترین همسایه (KNN) است. یک نقطه داده بر اساس طبقه‌بندی همسایگانش دسته‌بندی می‌شود.
KNN به «K» نزدیک‌ترین نقاط (همسایگان) به یک نقطه داده نگاه می‌کند و آن را بر اساس کلاس اکثریت این همسایگان طبقه‌بندی می‌کند. برای رگرسیون، میانگین «K» نزدیک‌ترین نقاط را محاسبه می‌کند.
معیارهای ارزیابی:
- طبقه‌بندی: دقت، دقت، بازیابی، نمره F1.
- رگرسیون: میانگین مربعات خطا (MSE)، R-squared.
خرید جدیدترین کتاب های دیتا ساینس و یادگیری ماشین آمازون
برای چاپ کتاب های هوش مصنوعی زبان انگلیسی شما می توانید سفارش چاپ دیجیتال کتاب را داخل سایت ثبت کنید تا در کمتر از ۲ روز کاری چاپ افست کتاب خارجی شما آماده و ارسال شود! چاپ کتاب در سایت فایلسو با نهایت دقت انجام می شود و کتابی که به دست شما میرسید تفاوتی با نسخه اصلی ندارد و حتی در برخی موارد بهتر از نسخه اورجینال در آمازون چاپ می شود.
6. الگوریتم Support Vector Machines (SVM)
ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) مدل‌های یادگیری نظارت شده قوی و چندمنظوره هستند که برای کارهای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند. این مدل‌ها در مجموعه داده‌های پیچیده عملکرد خوبی دارند.
SVM یک ابرصفحه (یا مجموعه‌ای از ابرصفحات) در فضای با ابعاد بالا ایجاد می‌کند تا کلاس‌های مختلف را جدا کند. هدف آن یافتن بهترین حاشیه (فاصله بین خط و نزدیک‌ترین نقاط هر کلاس، که به آنها بردارهای پشتیبان گفته می‌شود) است که کلاس‌ها را جدا می‌کند.
معیارهای ارزیابی:
- طبقه‌بندی: دقت، دقت مثبت، یادآوری، نمره F1.
- رگرسیون: میانگین مربعات خطا (MSE)، ضریب تعیین (R-squared).
7. الگوریتم Random Forest.
یکی از تکنیک‌های یادگیری جمعی که معمولاً برای رگرسیون و طبقه‌بندی استفاده می‌شود، جنگل تصادفی (Random Forest) نام دارد. این روش برای ارائه پیش‌بینی‌ای مطمئن‌تر و دقیق‌تر، چندین درخت تصمیم ایجاد کرده و آنها را ترکیب می‌کند.
هر درخت در جنگل تصادفی یک پیش‌بینی انجام می‌دهد و پیش‌بینی مدل (برای طبقه‌بندی) به کلاسی تعلق دارد که بیشترین رأی را دریافت کرده است. برای رگرسیون، میانگین خروجی‌ها را از درخت‌های مختلف محاسبه می‌کند.
معیارهای ارزیابی:
- طبقه‌بندی: دقت، دقت مثبت، یادآوری، نمره F1.
- رگرسیون: میانگین مربعات خطا (MSE)، ضریب تعیین (R-squared).
8. الگوریتم K-Means Clustering
خوشه‌بندی K-Means یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت است که برای گروه‌بندی داده‌ها به ‘K’ خوشه استفاده می‌شود. پس از شناسایی k مرکز، هر نقطه داده به نزدیک‌ترین خوشه تخصیص می‌یابد تا اندازه مراکز به حداقل برسد.
این الگوریتم نقاط داده را به یک خوشه اختصاص می‌دهد به‌گونه‌ای که مجموع فاصله‌های مربعی بین نقاط داده و مرکز خوشه در حداقل باشد. همگن بودن نقاط داده درون یک خوشه با کاهش واریانس درون خوشه افزایش می‌یابد.
معیارهای ارزیابی:
- اینرسی: مجموع فاصله‌های مربعی نمونه‌ها به نزدیک‌ترین مرکز خوشه به عنوان اینرسی شناخته می‌شود. بهتر است که مقادیر اینرسی پایین‌تر باشد.
- نمره سیلوئت: نشان می‌دهد که یک مورد چقدر به طور همگن به خوشه خود تعلق دارد و در مقابل چقدر از سایر خوشه‌ها جدا است. نمره سیلوئت بالا به این معنی است که مورد به خوبی با خوشه خود تطابق دارد و با خوشه‌های نزدیک به خوبی تطابق ندارد. نمره سیلوئت از -1 تا 1 متغیر است.
9. الگوریتم Principal Component Analysis (PCA)
کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) انجام می‌شود. این روش داده‌ها را به یک سیستم مختصات جدید تبدیل می‌کند و تعداد متغیرها را کاهش می‌دهد، در حالی که تا حد امکان تنوع داده‌های اصلی را حفظ می‌کند.
مولفه‌های اصلی، یا محورهایی که حداکثر تنوع داده‌ها را به دست می‌آورند، با استفاده از PCA شناسایی می‌شوند. اولین مولفه اصلی بیشترین تنوع را به خود جذب می‌کند، دومین مولفه اصلی (که عمود بر اولی است) دومین بیشترین تنوع را جذب می‌کند و به همین ترتیب ادامه می‌یابد.
معیارهای ارزیابی:
- تنوع توضیح داده شده: نشان می‌دهد که هر مولفه اصلی چقدر از تنوع داده‌ها را به خود اختصاص داده است.
- کل تنوع توضیح داده شده: تنوع تجمعی که توسط مولفه‌های اصلی انتخاب‌شده توضیح داده می‌شود.
10. الگوریتم Gradient Boosting Algorithms
گرادیانت بوستینگ یک تکنیک پیشرفته یادگیری ماشین است. این روش به طور متوالی چندین مدل پیش‌بینی ضعیف (معمولاً درخت‌های تصمیم) را ایجاد می‌کند. هر مدل جدید به تدریج تابع ضرر (خطا) کل سیستم را کاهش می‌دهد.
سه مولفه در این فرآیند دخالت دارند: یک مدل تجمعی که یادگیرندگان ضعیف را اضافه می‌کند تا تابع ضرر را به حداقل برساند، تابع ضرری که باید بهینه‌سازی شود و یک یادگیرنده ضعیف که باید پیش‌بینی‌ها را تولید کند. هر درخت جدید اشتباهات درخت‌های قبلی را اصلاح می‌کند.
معیارهای ارزیابی:
- برای طبقه‌بندی: دقت، دقت مثبت، یادآوری، نمره F1.
- برای رگرسیون: میانگین مربعات خطا (MSE)، ضریب تعیین (R-squared).
