La regresión y la clasificación son dos de las áreas más fundamentales y significativas del aprendizaje automático.
Puede resultar complicado distinguir entre los algoritmos de regresión y clasificación cuando se está iniciando en el aprendizaje automático. Comprender cómo funcionan estos algoritmos y cuándo utilizarlos puede ser crucial para realizar predicciones precisas y tomar decisiones eficaces.
En primer lugar, veamos qué es el aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizajeautomático es un método para enseñar a los ordenadores a aprender y tomar decisiones sin ser programados explícitamente. Consiste en entrenar un modelo informático sobre un conjunto de datos, permitiendo al modelo hacer predicciones o tomar decisiones basadas en patrones y relaciones en los datos.
Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
En el aprendizaje supervisado, el modelo recibe datos de entrenamiento etiquetados, incluidos los datos de entrada y la salida correcta correspondiente. El objetivo es que el modelo haga predicciones sobre la salida para datos nuevos, no vistos, basándose en los patrones que aprendió de los datos de entrenamiento.
En el aprendizaje no supervisado, el modelo no recibe datos de entrenamiento etiquetados. En su lugar, se le deja que descubra patrones y relaciones en los datos de forma independiente. Esto puede utilizarse para identificar grupos o clusters en los datos o para encontrar anomalías o patrones inusuales.
Y en el aprendizaje por refuerzo, un agente aprende a interactuar con su entorno para maximizar una recompensa. Implica entrenar un modelo para que tome decisiones basadas en la retroalimentación que recibe del entorno.
El aprendizaje automático se utiliza en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y los coches autoconducidos. Tiene el potencial de automatizar muchas tareas y mejorar la toma de decisiones en diversas industrias.
Este artículo se centra principalmente en los conceptos de clasificación y regresión, que entran dentro del aprendizaje automático supervisado. Empecemos
Clasificación en el aprendizaje automático
La clasificación es una técnica de aprendizaje automático que consiste en entrenar un modelo para asignar una etiqueta de clase a una entrada dada. Es una tarea de aprendizaje supervisado, lo que significa que el modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetados que incluye ejemplos de los datos de entrada y las etiquetas de clase correspondientes.
El modelo pretende aprender la relación entre los datos de entrada y las etiquetas de clase para predecir la etiqueta de clase de una entrada nueva y no vista.
Hay muchos algoritmos diferentes que pueden utilizarse para la clasificación, como la regresión logística, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de apoyo. La elección del algoritmo dependerá de las características de los datos y del rendimiento deseado del modelo.
Algunas aplicaciones de clasificación habituales son la detección de spam, el análisis de sentimientos y la detección de fraudes. En cada uno de estos casos, los datos de entrada pueden incluir texto, valores numéricos o una combinación de ambos. Las etiquetas de clase pueden ser binarias (por ejemplo, spam o no spam) o multiclase (por ejemplo, sentimiento positivo, neutro, negativo).
Por ejemplo, consideremos un conjunto de datos de opiniones de clientes sobre un producto. Los datos de entrada podrían ser el texto de la reseña, y la etiqueta de clase podría ser una calificación (por ejemplo, positiva, neutra, negativa). El modelo se entrenaría en un conjunto de datos de reseñas etiquetadas y luego sería capaz de predecir la calificación de una nueva reseña que no hubiera visto antes.
Tipos de algoritmos de clasificación ML
Existen varios tipos de algoritmos de clasificación en el aprendizaje automático:
Regresión logística
Se trata de un modelo lineal utilizado para la clasificación binaria. Se utiliza para predecir la probabilidad de que se produzca un determinado evento. El objetivo de la regresión logística es encontrar los mejores coeficientes (pesos) que minimicen el error entre la probabilidad predicha y el resultado observado.
Esto se hace utilizando un algoritmo de optimización, como el descenso gradiente, para ajustar los coeficientes hasta que el modelo se ajuste lo mejor posible a los datos de entrenamiento.
Árboles de decisión
Son modelos en forma de árbol que toman decisiones basándose en los valores de las características. Pueden utilizarse para la clasificación tanto binaria como multiclase. Los árboles de decisión tienen varias ventajas, como su sencillez e interoperabilidad.
También son rápidos de entrenar y hacer predicciones, y pueden manejar tanto datos numéricos como categóricos. Sin embargo, pueden ser propensos al sobreajuste, especialmente si el árbol es profundo y tiene muchas ramas.
Clasificación Random Forest
La clasificación de bosque aleatorio es un método de conjunto que combina las predicciones de múltiples árboles de decisión para hacer una predicción más precisa y estable. Es menos propenso al sobreajuste que un único árbol de decisión porque las predicciones de los árboles individuales se promedian, lo que reduce la varianza del modelo.
AdaBoost
Se trata de un algoritmo de refuerzo que cambia de forma adaptativa el peso de los ejemplos mal clasificados en el conjunto de entrenamiento. Se utiliza a menudo para la clasificación binaria.
Bayes ingenuo
El Bayes ingenuo se basa en el teorema de Bayes, que es una forma de actualizar la probabilidad de un suceso basándose en nuevas pruebas. Es un clasificador probabilístico utilizado a menudo para la clasificación de textos y el filtrado de spam.
Vecino más próximo K
K-Nearest Neighbors (KNN) se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Es un método no paramétrico que clasifica un punto de datos basándose en la clase de sus vecinos más próximos. KNN tiene varias ventajas, entre ellas su simplicidad y el hecho de que es fácil de aplicar. También puede manejar tanto datos numéricos como categóricos, y no hace ninguna suposición sobre la distribución subyacente de los datos.
Refuerzo de gradiente
Son conjuntos de aprendices débiles que se entrenan secuencialmente, y cada modelo intenta corregir los errores del modelo anterior. Pueden utilizarse tanto para la clasificación como para la regresión.
Regresión en el aprendizaje automático
En el aprendizaje automático, la regresión es un tipo de aprendizaje supervisado en el que el objetivo es predecir una variable c dependiente basándose en una o más características de entrada (también llamadas predictores o variables independientes).
Los algoritmos de regresión se utilizan para modelar la relación entre las entradas y la salida y hacer predicciones basadas en esa relación. La regresión puede utilizarse tanto para variables dependientes continuas como categóricas.
En general, el objetivo de la regresión es construir un modelo que pueda predecir con exactitud la salida basándose en las características de entrada y comprender la relación subyacente entre las características de entrada y la salida.
El análisis de regresión se utiliza en diversos campos, como la economía, las finanzas, el marketing y la psicología, para comprender y predecir las relaciones entre distintas variables. Es una herramienta fundamental en el análisis de datos y el aprendizaje automático y se utiliza para hacer predicciones, identificar tendencias y comprender los mecanismos subyacentes que impulsan los datos.
Por ejemplo, en un modelo de regresión lineal simple, el objetivo podría ser predecir el precio de una casa en función de su tamaño, ubicación y otras características. El tamaño de la casa y su ubicación serían las variables independientes, y el precio de la casa sería la variable dependiente.
El modelo se entrenaría con datos de entrada que incluyeran el tamaño y la ubicación de varias casas, junto con sus precios correspondientes. Una vez entrenado el modelo, puede utilizarse para hacer predicciones sobre el precio de una casa, dados su tamaño y ubicación.
Tipos de algoritmos de regresión ML
Los algoritmos de regresión están disponibles en varias formas, y el uso de cada algoritmo depende del número de parámetros, como el tipo de valor del atributo, el patrón de la línea de tendencia y el número de variables independientes. Las técnicas de regresión que se utilizan a menudo incluyen
Regresión lineal
Este modelo lineal simple se utiliza para predecir un valor continuo basándose en un conjunto de características. Se utiliza para modelizar la relación entre las características y la variable objetivo ajustando una línea a los datos.
Regresión polinómica
Se trata de un modelo no lineal que se utiliza para ajustar una curva a los datos. Se utiliza para modelizar las relaciones entre las características y la variable objetivo cuando la relación no es lineal. Se basa en la idea de añadir términos de orden superior al modelo lineal para captar las relaciones no lineales entre las variables dependientes e independientes.
Regresión Ridge
Se trata de un modelo lineal que aborda el sobreajuste en la regresión lineal. Es una versión regularizada de la regresión lineal que añade un término de penalización a la función de costes para reducir la complejidad del modelo.
Regresión de vectores de apoyo
Al igual que las SVM, la regresión de vectores de soporte es un modelo lineal que intenta ajustarse a los datos encontrando el hiperplano que maximiza el margen entre las variables dependiente e independiente.
Sin embargo, a diferencia de las SVM, que se utilizan para la clasificación, la SVR se utiliza para tareas de regresión, en las que el objetivo es predecir un valor continuo en lugar de una etiqueta de clase.
Regresión Lasso
Se trata de otro modelo lineal regularizado que se utiliza para evitar el sobreajuste en la regresión lineal. Añade un término de penalización a la función de costes basado en el valor absoluto de los coeficientes.
Regresión lineal bayesiana
La regresión lineal bayesiana es un enfoque probabilístico de la regresión lineal basado en el teorema de Bayes, que es una forma de actualizar la probabilidad de un suceso basándose en nuevas pruebas.
Este modelo de regresión pretende estimar la distribución posterior de los parámetros del modelo dados los datos. Esto se hace definiendo una distribución a priori sobre los parámetros y utilizando después el teorema de Bayes para actualizar la distribución basándose en los datos observados.
Regresión frente a clasificación
La regresión y la clasificación son dos tipos de aprendizaje supervisado, lo que significa que se utilizan para predecir una salida basándose en un conjunto de características de entrada. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre ambos:
| Regresión | Clasificación | |
| Definición | Un tipo de aprendizaje supervisado que predice un valor continuo | Un tipo de aprendizaje supervisado que predice un valor categórico |
| Tipo de salida | Continuo | Discreto |
| Métricas de evaluación | Error cuadrático medio (MSE), error cuadrático medio (RMSE) | Exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1 |
| Algoritmos | Regresión lineal, Lasso, Ridge, KNN, Árbol de decisión | Regresión logística, SVM, Naïve Bayes, KNN, Árbol de decisión |
| Complejidad del modelo | Modelos menos complejos | Modelos más complejos |
| Suposiciones | Relación lineal entre las características y el objetivo | Sin suposiciones específicas sobre la relación entre características y objetivo |
| Desequilibrio de clases | No procede | Puede ser un problema |
| Valores atípicos | Pueden afectar al rendimiento del modelo | No suele ser un problema |
| Importancia de las características | Las características se clasifican por importancia | Las características no se clasifican por importancia |
| Ejemplos de aplicación | Predicción de precios, temperaturas, cantidades | Predecir si el correo electrónico es spam, predecir la pérdida de clientes |
Recursos de aprendizaje
Puede resultar difícil elegir los mejores recursos en línea para comprender los conceptos del aprendizaje automático. Hemos examinado los cursos más populares proporcionados por plataformas fiables para presentarle nuestras recomendaciones de los mejores cursos de ML sobre regresión y clasificación.
#1. Machine Learning Classification Bootcamp en Python
Este es un curso ofrecido en la plataforma Udemy. Cubre una variedad de algoritmos y técnicas de clasificación, incluyendo árboles de decisión y regresión logística, y máquinas de vectores soportados.
También puede aprender sobre temas como el sobreajuste, el equilibrio sesgo-varianza y la evaluación de modelos. El curso utiliza bibliotecas de Python como sci-kit-learn y pandas para implementar y evaluar modelos de aprendizaje automático. Por lo tanto, se requieren conocimientos básicos de python para empezar con este curso.
#2. Masterclass de regresión de aprendizaje automático en Python
En este curso Udemy, el formador cubre los fundamentos y la teoría subyacente de varios algoritmos de regresión, incluyendo la regresión lineal, la regresión polinómica y las técnicas de regresión Lasso & Ridge.
Al final de este curso, usted será capaz de implementar algoritmos de regresión y evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático entrenados utilizando varios indicadores clave de rendimiento.
Conclusión
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser muy útiles en muchas aplicaciones, y pueden ayudar a automatizar y agilizar muchos procesos. Los algoritmos de ML utilizan técnicas estadísticas para aprender patrones en los datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esos patrones.
Pueden entrenarse con grandes cantidades de datos y utilizarse para realizar tareas que a los humanos les resultaría difícil o llevaría mucho tiempo hacer manualmente.
Cada algoritmo de ML tiene sus puntos fuertes y débiles, y la elección del algoritmo depende de la naturaleza de los datos y de los requisitos de la tarea. Es importante elegir el algoritmo o la combinación de algoritmos adecuados para el problema específico que se intenta resolver.
Es importante elegir el tipo de algoritmo adecuado para su problema, ya que utilizar el tipo de algoritmo incorrecto puede dar lugar a un rendimiento deficiente y a predicciones inexactas. Si no está seguro de qué algoritmo utilizar, puede ser útil probar tanto los algoritmos de regresión como los de clasificación y comparar su rendimiento en su conjunto de datos.
Espero que este artículo le haya resultado útil para aprender Regresión frente a clasificación en el aprendizaje automático. Puede que también le interese conocer los mejores modelos de aprendizaje automático.