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La regresión y la clasificación son dos de las áreas más fundamentales y significativas del aprendizaje automático.

Puede resultar complicado distinguir entre algoritmos de regresión y clasificación cuando recién estás ingresando al aprendizaje automático. entenderandiSaber cómo funcionan estos algoritmos y cuándo usarlos puede ser crucial para tomar decisiones precisas.ate predicciones y decisiones efectivas.

Primero, veamos sobre el aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Aprendizaje automático es un método para enseñar a las computadoras a aprender y tomar decisiones sin ser programadas explícitamente. Implica entrenar un modelo de computadora en un conjunto de datos, lo que permite que el modelo haga predicciones o decisiones basadas en patrones y relaciones en los datos.

Hay tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado.

In Aprendizaje supervisado, el modelo se proporciona con 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 de datos nuevos e invisibles en función de los patrones que aprendió de los datos de entrenamiento.

In Aprendizaje sin supervisión, el modelo no recibe ningún dato de entrenamiento etiquetado. En cambio, se deja descubrir patrones y relaciones en los datos de forma independiente. Esto se puede usar para identificar grupos o conglomerados en los datos o para encontrar anomalías o patrones inusuales.

Y en Aprendizaje reforzado, un agente aprende a interactuar con su entorno para maximizar una recompensa. Implica entrenar a un modelo para que tome decisiones basadas en la retroalimentación que recibe del entorno.

El aprendizaje automático se utiliza en varias aplicaciones, incluidas imágenes y reconocimiento de voz, lenguaje natural processing, detección de fraude y self-conducir coches. Tiene el potencial de automatizarse.ate muchas tareas y mejorar la toma de decisiones en diversas industrias.

Este artículo se centra principalmente en los conceptos de clasificación y regresión, que se incluyen en el aprendizaje automático supervisado. ¡Empecemos!

Clasificación en aprendizaje automático

La clasificación es una técnica de aprendizaje automático que implica entrenar un modelo para asignar una etiqueta de clase a una entrada determinada. 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 tiene como objetivo aprender la relación entre los datos de entrada y las etiquetas de clase para predecir la etiqueta de clase para entradas nuevas e invisibles.

Hay muchos algoritmos diferentes que se pueden usar para la clasificación, incluida la regresión logística, árboles de decisióny máquinas de vectores de soporte. La elección del algoritmo dependerá de las características de los datos y del rendimiento deseado del modelo.

Algunas aplicaciones de clasificación comunes incluyen detección de spam, análisis de sentimientos y detección de fraude. 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 (p. ej., spam o no spam) o multiclase (p. ej., sentimiento positivo, neutral o negativo).

Por ejemplo, considere un conjunto de datos de clientes revVistas de un producto. Los datos de entrada pueden ser el texto del revista, y la etiqueta de clase podría ser una calificación (por ejemplo, positiva, neutral, negativa). El modelo se entrenaría en un conjunto de datos de etiquetas revistas y luego sería capaz de predecir la calificación de un nuevo revVista que no había visto antes.

Tipos de algoritmos de clasificación de ML

Hay varios tipos de algoritmos de clasificación en el aprendizaje automático:

Regresión logística

Este es un modelo lineal utilizado para la clasificación binaria. Se utiliza para predecir la probabilidad de que ocurra un determinado evento. El objetivo de la regresión logística es encontrar los mejores coeficientes (pesos) que minimicen el error entre la probabilidad pronosticada y el resultado observado.

Esto se hace mediante el uso de un algoritmo de optimización, como el descenso de gradiente, para ajustar los coeficientes hasta que el modelo se ajuste lo mejor posible a los datos de entrenamiento.

Árboles de decisión

Estos son modelos en forma de árbol que toman decisiones basadas en valores de características. Se pueden utilizar tanto para la clasificación binaria como para la clasificación multiclase. Los árboles de decisión tienen varias ventajas, incluida su simplicidad e interoperabilidad.

También son rápidos para entrenar y hacer predicciones, y pueden manejar números y c.atedatos goricos. Sin embargo, pueden ser propensos a sobreadaptarse, especialmenteally si el árbol es profundo y tiene muchas ramas.

Clasificación aleatoria de bosques

La clasificación aleatoria de bosques es un método conjunto que combina las predicciones de múltiples árboles de decisión para realizar una evaluación más precisa.ate y predicción estable. Es menos propenso al sobreajuste que un árbol de decisión único porque las predicciones de los árboles individuales se promedian, lo que reduce la varianza en el modelo.

AdaBoost

Este es un algoritmo de refuerzo que cambia de forma adaptativa el peso de los ejemplos mal clasificados en el conjunto de entrenamiento. A menudo se utiliza para la clasificación binaria.

Bayes ingenuo

Naïve Bayes se basa en el teorema de Bayes, que es una forma de actualizar la probabilidad de un evento en función de nueva evidencia. Es un clasificador probabilístico que se usa a menudo para la clasificación de texto y el filtrado de spam.

K-vecino más cercano

K-Vecinos más cercanos (KNN) se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Es un método no paramétrico que clasifica un punto de datos según la clase de sus vecinos más cercanos. KNN tiene varias ventajas, incluida su simplicidad y el hecho de que es fácil de implementar. También puede manejar números y catedatos históricos y no hace ninguna suposición sobre la distribución de los datos subyacentes.

Aumento de gradiente

Estos son conjuntos de estudiantes débiles que son entrenados secuencialmente.ally, con cada modelo intentando corregir los errores del prevmodelo ioso. Se pueden utilizar tanto para clasificación como para regresión.

Regresión en aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, la regresión es un tipo de aprendizaje supervisado donde el objetivo es predecir una variable dependiente de ac en función de 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 se puede utilizar tanto para continuo como para c.atevariables dependientes góricas.

En general, el objetivo de la regresión es construir un modelo que pueda ocurriratePredecir fácilmente la salida en función de las características de entrada y comprender la relación subyacente entre las características de entrada y la salida.

El análisis de regresión se utiliza en varios campos, incluidos la economía, las finanzas, el marketing y la psicología, para comprender y predecir las relaciones entre diferentes 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 según 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 incluyen el tamaño y la ubicación de varias casas, junto con sus precios correspondientes. Una vez que se entrena el modelo, se puede utilizar para hacer predicciones sobre el precio de una casa, dado su tamaño y ubicación.

Tipos de algoritmos de regresión de ML

Los algoritmos de regresión están disponibles en varias formas y el uso de cada algoritmo depende de la cantidad de parámetros, como el tipo de valor de atributo, el patrón de la línea de tendencia y la cantidad de variables independientes. Las técnicas de regresión que se utilizan a menudo incluyen:

Regresión lineal

Este modelo lineal simple se usa para predecir un valor continuo basado en un conjunto de características. Se utiliza para modelar la relación entre las características y la variable de destino ajustando una línea a los datos.

Regresión polinomial

Este es un modelo no lineal que se utiliza para ajustar una curva a los datos. Se utiliza para modelar las relaciones entre las características y la variable de destino cuando la relación no es lineal. Se basa en la idea de agregar términos de orden superior al modelo lineal para capturar relaciones no lineales entre las variables dependientes e independientes.

Regresión de cresta

Este es un modelo lineal que aborda el sobreajuste en la regresión lineal. Es una versión regularizada de regresión lineal que agrega un término de penalización a la función de costo para reducir la complejidad del modelo.

Regresión vectorial de soporte

Al igual que las SVM, la regresión de vectores de soporte es un modelo lineal que intenta ajustar los datos encontrando el hiperplano que maximiza el margen entre las variables dependientes e independientes.

Sin embargo, a diferencia de las SVM, que se usan para clasificación, SVR se usa para tareas de regresión, donde el objetivo es predecir un valor continuo en lugar de una etiqueta de clase.

Regresión de lazo

Este es otro modelo lineal regularizado utilizado para prevsobreajuste ent en regresión lineal. Agrega un término de penalización a la función de costos 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 evento en función de nueva evidencia.

Este modelo de regresión tiene como objetivo estimarate la distribución posterior de los parámetros del modelo dados los datos. Esto se hace definiendo una distribución previa sobre los parámetros y luego usando el teorema de Bayes para actualizarate la distribución basada en los datos observados.

Regresión vs Clasificación

La regresión y la clasificación son dos tipos de aprendizaje supervisado, lo que significa que se utilizan para predecir una salida en función de un conjunto de características de entrada. Sin embargo, hay algunas diferencias clave entre los dos:

RegresiónClasificación
DefiniciónUn tipo de aprendizaje supervisado que predice un valor continuoUn tipo de aprendizaje supervisado que predice ac.atevalor gorico
Tipo de salidaASESORIA CONTINUADiscreto
Métricas de evaluaciónMedia squareerror d (MSE), raíz media squareerror d (RMSE)Exactitud, precisión, recuperación, puntaje F1
AlgoritmosRegresión lineal, Lasso, Ridge, KNN, Árbol de decisionesRegresión logística, SVM, Naïve Bayes, KNN, Árbol de decisiones
Complejidad del modeloModelos menos complejosModelos más complejos
SupuestosRelación lineal entre las características y el objetivoNo hay suposiciones específicas sobre la relación entre las características y el objetivo.
Desequilibrio de clasesNo es aplicablepuede ser un problema
Los valores atípicosPuede afectar el rendimiento del modelo.No usually un problema
Importancia de la característicaLas características se clasifican por importanciaLas características no están clasificadas por importancia
Aplicaciones de ejemploPredicción de precios, temperaturas, cantidadesPredecir si el correo electrónico es spam, predecir la rotación de clientes

Recursos para el Aprendizaje

Puede resultar complicado elegir los mejores recursos en línea para comprenderanding conceptos de aprendizaje automático. Hemos examinado los cursos populares proporcionados por confiables platformularios para presentarle nuestras recomendaciones para los mejores cursos de ML sobre regresión y clasificación.

#1. Bootcamp de clasificación de aprendizaje automático en Python

Este es un curso ofrecido en el Udemy platforma. Cubre una variedad de algoritmos y técnicas de clasificación, incluidos árboles de decisión y regresión logística, y admite máquinas vectoriales.

También puede aprender sobre temas como el sobreajuste, la compensación entre sesgo y varianza y la evaluación de modelos. El curso utiliza bibliotecas de Python como sci-kit-learn y pandas para implementar y evaluar.ate Modelos de aprendizaje automático. Por lo tanto, se requieren conocimientos básicos de Python para comenzar con este curso.

#2. Clase magistral de regresión de aprendizaje automático en Python

En este Curso Udemy, El entrenador Cubre los conceptos básicos y la teoría subyacente de varios algoritmos de regresión, incluida la regresión lineal, la regresión polinomial y las técnicas de regresión Lasso & Ridge.

Al final de este curso, podrá implementar algoritmos de regresión y evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático entrenados utilizando varios indicadores clave de rendimiento.

Resumen

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser muy útiles en muchas aplicaciones y pueden ayudar a automatizarate y agilizar muchos processpor ejemplo. Algoritmos ML usar técnicas estadísticas para aprender patrones en los datos y hacer predicciones o decisiones basadas en esos patrones.

Se pueden entrenar con grandes cantidades de datos y se pueden utilizar para realizar tareas que serían difíciles o requerirían mucho tiempo para los humanos.ally.

Cada algoritmo de ML tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección del algoritmo depende de la naturaleza de los datos y los requisitos de la tarea. Es importante elegir el adecuadoate algoritmo o combinación de algoritmos para el problema específico que está tratando de resolver.

Es importante elegir el tipo correcto de algoritmo para su problema, ya que usar el tipo incorrecto de algoritmo puede provocar un rendimiento deficiente y resultados imprecisos.ate predicciones Si no está seguro de qué algoritmo utilizar, puede resultar útil probar algoritmos de regresión y 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. También te puede interesar aprender sobre top Modelos de aprendizaje automático.

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  • Ashlin Jenifa
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    Hola, mi nombre es Ashlin y soy técnico superior. writer. He estado en el juego por un tiempo y me especializo en escribir sobre todo tipo de temas tecnológicos interesantes como Linux, redes, seguridad, herramientas de desarrollo, análisis de datos y nube...

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