Давайте рассмотрим пример задачи классификации с использованием обучения с учителем: определение спама в электронных письмах.
Задача: Определить, является ли электронное письмо спамом или не спамом.
Обучающие данные: У нас есть набор обучающих данных, который состоит из множества электронных писем, каждое из которых имеет метку о том, является ли оно спамом или не спамом.
Признаки: Каждое письмо представлено набором признаков, таких как слова, фразы, частота встречаемости определенных слов или символов. Эти признаки могут быть представлены в виде векторов или числовых значений, например, с использованием метода "мешка слов" (bag of words).
Модель: Для решения задачи классификации мы можем использовать алгоритм, такой как наивный байесовский классификатор или метод опорных векторов. В данном случае, давайте выберем наивный байесовский классификатор.
Обучение модели: Мы обучаем наивный байесовский классификатор на обучающем наборе данных, подавая на вход признаки (тексты писем) и соответствующие метки (спам или не спам). Модель анализирует признаки и на основе обучающих данных учится определять, какие слова или фразы чаще встречаются в спамовых письмах, а какие – в нормальных.
Тестирование модели: После обучения модели мы можем протестировать ее на отдельном тестовом наборе данных, который не использовался в процессе обучения. Мы подаем электронные письма из тестового набора на вход модели, и она предсказывает, является ли каждое письмо спамом или не спамом.
Оценка модели: Мы оцениваем качество работы модели, сравнивая ее предсказания с известными правильными ответами из тестового набора данных. Мы можем использовать метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера, чтобы оценить производительность модели.
Применение модели: После успешного тестирования и оценки модели, мы можем использовать ее для автоматического определения спама в реальном времени для новых электронных писем, поступающих в почтовый ящик.
Рассомтрим пример простого кода на Python для решения задачи классификации спама в электронных письмах с использованием наивного байесовского классификатора и библиотеки scikit-learn:
```python
# Импорт необходимых библиотек
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Подготовка обучающих данных
emails = ['Письмо с текстом…', 'Еще одно письмо…', …] # Список электронных писем
labels = [0, 1, …] # Метки: 0 – не спам, 1 – спам
# Преобразование текстов писем в числовые признаки
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(emails)
# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# Создание и обучение модели наивного байесовского классификатора
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
# Прогнозирование меток для тестового набора данных
y_pred = model.predict(X_test)
# Оценка качества модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
В этом коде мы используем библиотеку scikit-learn для создания наивного байесовского классификатора и выполнения всех необходимых шагов: преобразование текстов писем в числовые признаки с помощью CountVectorizer, разделение данных на обучающий и тестовый наборы, обучение модели и оценку ее качества.
