Алгоритмы машинного обучения: базовый курс - страница 36

4. Генеративные модели: Генеративные модели, такие как вариационные автоэнкодеры (VAE) или генеративные состязательные сети (GAN), могут использоваться для полусупервизорного обучения, позволяя моделям изучать скрытую структуру в данных. Генеративные подходы могут создать обучающие примеры, которые затем используются для обучения классификаторов.

Пример: Полусупервизорное обучение с использованием метода обучения с самонаблюдением

Для примера возьмем задачу классификации текста, где у нас есть большое количество неразмеченных текстов, а метки есть только для небольшой части. Мы можем использовать модель самообучения, которая будет обучаться на небольшом наборе размеченных данных, а затем применить её для прогнозирования меток для неразмеченных текстов, которые затем добавляются в обучающий процесс.

Пример простого кода для этой задачи:

```python

import numpy as np

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Загрузка данных

newsgroups = fetch_20newsgroups(subset='all')

X = newsgroups.data

y = newsgroups.target

# Разделение данных на размеченные и неразмеченные

X_train, X_unlabeled, y_train, _ = train_test_split(X, y, test_size=0.9, random_state=42)

# Преобразование текста в числовые признаки

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')

X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)

X_unlabeled_vec = vectorizer.transform(X_unlabeled)

# Инициализация модели

model = MultinomialNB()

# Обучение модели на размеченных данных

model.fit(X_train_vec, y_train)

# Прогнозирование для неразмеченных данных

pseudo_labels = model.predict(X_unlabeled_vec)

# Добавление неразмеченных данных с прогнозированными метками в обучающий набор

X_train_combined = np.vstack([X_train_vec.toarray(), X_unlabeled_vec.toarray()])

y_train_combined = np.hstack([y_train, pseudo_labels])

# Дополнительное обучение модели с расширенным набором данных

model.fit(X_train_combined, y_train_combined)

# Оценка качества

accuracy = model.score(X_train_combined, y_train_combined)

print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')

```

Объяснение кода:

1. Загрузка данных: Мы используем набор данных 20 Newsgroups, который содержит текстовые данные, относящиеся к различным новостным группам.

2. Разделение на размеченные и неразмеченные данные: Мы разделяем данные на размеченные (10%) и неразмеченные (90%) данные.

3. Прогнозирование меток для неразмеченных данных: Сначала мы обучаем модель на размеченных данных и используем её для предсказания меток для неразмеченных данных (псевдонаметки).

4. Перенос обучения на расширенный набор: Модель дообучается, используя данные с псевдонаметками, что помогает улучшить её обобщающие способности.

Полусупервизорное обучение представляет собой инструмент, который позволяет эффективно использовать как размеченные, так и неразмеченные данные, что особенно полезно в условиях ограниченности размеченных данных. Существуют различные подходы к полусупервизорному обучению, включая методы графов, самонаблюдения и генеративные модели, которые могут применяться в разных областях, таких как обработка текстов, изображений и биологических данных.

– Линейная и логистическая регрессия

– Регуляризация: Ridge и Lasso

– Проблемы переобучения

Линейные модели занимают центральное место в машинном обучении, поскольку они являются одними из самых простых и интерпретируемых методов анализа данных. Несмотря на свою кажущуюся простоту, эти модели обладают высокой эффективностью и широко применяются в задачах прогнозирования, классификации и анализа взаимосвязей между переменными.