Klasifikimi është një lloj algoritmi i mësimit të makinës që parashikon kategorinë ose klasën së cilës i përket një vëzhgim i ri bazuar në të dhënat e trajnimit. Me fjalë të tjera, qëllimi i klasifikimit është të mësojë një hartë nga tiparet hyrëse në klasat e daljes.
Ekzistojnë disa lloje të algoritmeve të klasifikimit, duke përfshirë:
- Regresioni logjistik
- Pemët e Vendimit
- Pyjet e rastësishme
- Naive Bayes
- Makinat me vektor mbështetës (SVM)
- K-Fqinjët më të afërt (KNN)
- Rrjetet nervore
Këtu është një përmbledhje e shkurtër e secilit algoritëm:
- Regresioni logjistik: Regresioni logjistik është një algoritëm linear klasifikimi që përdor një funksion sigmoid për të hartuar veçoritë e hyrjes në një probabilitet të përkatësisë në një klasë të caktuar. Zakonisht përdoret për problemet e klasifikimit binar.
- Pemët e vendimit: Pemët e vendimit janë një algoritëm klasifikimi joparametrik që ndan në mënyrë rekursive të dhënat në nënbashkësi bazuar në vlerën e një veçorie të veçantë. Qëllimi është të krijohet një strukturë peme që mund të klasifikojë me saktësi vëzhgimet e reja bazuar në veçoritë e tyre.
- Pyjet e rastësishme: Pyjet e rastësishme janë një algoritëm klasifikimi i grupit që kombinon shumë pemë vendimesh për të përmirësuar saktësinë. Çdo pemë vendimi në pyll është trajnuar mbi një nëngrup të rastësishëm të të dhënave dhe një nëngrup të rastësishëm të veçorive.
- Naive Bayes: Naive Bayes është një algoritëm probabilistik klasifikimi që supozon se veçoritë janë të pavarura nga njëra-tjetra. Ai llogarit probabilitetin e secilës klasë bazuar në probabilitetin e çdo veçorie të dhënë asaj klase.
- Makinat e Vektorit Mbështetës (SVM): SVM është një algoritëm linear klasifikimi që përpiqet të gjejë një hiperplan që ndan klasat me diferencën maksimale. Mund të përdorë gjithashtu bërthama jolineare për të trajtuar të dhëna të ndashme jolineare.
- K-Fqinjët më të afërt (KNN): KNN është një algoritëm klasifikues dembel që ruan të gjitha të dhënat e trajnimit dhe klasifikon vëzhgimet e reja bazuar në klasat e k fqinjëve të tij më të afërt në hapësirën e veçorive.
- Rrjetet nervore: Rrjetet nervore janë një algoritëm i gjithanshëm klasifikimi që mund të mësojë harta komplekse jolineare midis veçorive hyrëse dhe klasave dalëse. Ato përbëhen nga shtresa të shumta nyjesh të ndërlidhura (neurone) që kryejnë llogaritje në të dhënat hyrëse.
Çdo algoritëm klasifikimi ka pikat e veta të forta dhe të dobëta, dhe zgjedhja e algoritmit varet nga problemi specifik dhe karakteristikat e të dhënave.
projektet e algoritmit të klasifikimit
Këtu janë disa ide projektesh për algoritmet e klasifikimit:
- Klasifikuesi i postës elektronike të padëshiruar: Ndërtoni një klasifikues që mund të dallojë me saktësi emailet e padëshiruara dhe ato jo të padëshiruara.
- Analiza e ndjenjave: Zhvilloni një model që mund të parashikojë ndjenjën e një teksti, të tillë si pozitiv, negativ ose neutral. Kjo mund të zbatohet për komentet e klientëve, postimet në mediat sociale ose artikujt e lajmeve.
- Diagnoza e sëmundjes: Trajnoni një klasifikues për të diagnostikuar një sëmundje bazuar në simptomat dhe historinë mjekësore. Kjo mund të zbatohet për sëmundje të ndryshme, si kanceri ose sëmundjet e zemrës.
- Klasifikimi i imazheve: Ndërtoni një model që mund t'i klasifikojë imazhet në kategori të ndryshme, të tilla si lloje të ndryshme kafshësh ose lloje të ndryshme automjetesh.
- Zbulimi i mashtrimit: Zhvilloni një model që mund të zbulojë transaksione mashtruese bazuar në historikun e transaksioneve dhe veçori të tjera.
- Parashikimi i largimit të klientit: Trajnoni një model për të parashikuar nëse një klient ka të ngjarë të largohet ose të largohet nga një shërbim, bazuar në modelet e përdorimit dhe demografinë e tij.
- Njohja e shkrimit të dorës: Zhvilloni një klasifikues që mund të njohë shifrat ose shkronjat e shkruara me dorë.
Këto projekte mund të zbatohen duke përdorur algoritme të ndryshme klasifikimi si regresioni logjistik, pemët e vendimeve, pyjet e rastësishme, Naive Bayes, makinat e vektorit mbështetës (SVM), fqinjët k-në afërsi (KNN) dhe rrjetet nervore.
projekti i klasifikimit të diagnostikimit të sëmundjeve
Një projekt klasifikimi i diagnostikimit të sëmundjeve përfshin ndërtimin e një modeli të mësimit të makinës që mund të parashikojë nëse një pacient ka një sëmundje të caktuar bazuar në simptomat dhe historinë e tij mjekësore. Këtu është një përshkrim i përgjithshëm se si mund t'i qaseni këtij projekti:
- Mblidhni dhe përpunoni paraprakisht të dhënat: Do t'ju duhet një grup të dhënash që përmban të dhënat mjekësore të pacientëve, duke përfshirë simptomat e tyre, historinë mjekësore dhe diagnozën. Do t'ju duhet të përpunoni paraprakisht të dhënat duke i pastruar ato, duke trajtuar vlerat që mungojnë dhe duke koduar variabla kategorike.
- Ndani të dhënat në grupe trajnimi dhe testimi: Ndani të dhënat tuaja në një grup trajnimi dhe një grup testimi. Seti i trajnimit do të përdoret për të trajnuar modelin tuaj të mësimit të makinës dhe grupi i testimit do të përdoret për të vlerësuar performancën e tij.
- Zgjidhni një algoritëm klasifikimi: Zgjidhni një algoritëm klasifikimi që është i përshtatshëm për problemin në fjalë. Disa algoritme të njohura për klasifikim përfshijnë regresionin logjistik, pemët e vendimeve, pyjet e rastësishme, Naive Bayes, makinat e vektorit mbështetës (SVM), fqinjët k-në afërsi (KNN) dhe rrjetet nervore.
- Trajnoni modelin: Trajnoni modelin e mësimit të makinës në grupin e trajnimit. Kjo përfshin ushqyerjen e modelit me të dhëna hyrëse (simptomat dhe historia mjekësore) dhe të dhënat përkatëse dalëse (diagnoza). Modeli do të mësojë modelet dhe marrëdhëniet në të dhënat që lidhen me diagnoza të ndryshme.
- Vlerësoni modelin: Vlerësoni performancën e modelit tuaj të mësimit të makinerive në grupin e testimit. Kjo përfshin matjen e metrikës si saktësia, saktësia, rikujtimi dhe rezultati F1 për të vlerësuar se sa mirë modeli është në gjendje të parashikojë diagnozën.
- Vendosni modelin: Pasi të jeni të kënaqur me performancën e modelit tuaj të mësimit të makinës, vendoseni atë në një mjedis prodhimi ku mund të përdoret për të bërë parashikime mbi të dhënat e reja të pacientëve.
Mbani në mend se ndërtimi i një projekti të klasifikimit të diagnostikimit të sëmundjeve kërkon një sasi të konsiderueshme ekspertize mjekësore dhe njohuri të fushës, si dhe respektimin e konsideratave etike dhe të privatësisë. Është e rëndësishme të konsultoheni me profesionistë mjekësorë dhe të siguroheni që të dhënat e pacientit të trajtohen në mënyrë të sigurt dhe etike.
algoritmi i klasifikimit të sëmundjeve me kod
Këtu është një shembull se si të ndërtohet një algoritëm i klasifikimit të sëmundjeve duke përdorur Python dhe bibliotekën scikit-learn. Ne do të përdorim grupin e të dhënave të diabetit Pima Indians si shembull.
# Import required libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset
dataset = pd.read_csv('diabetes.csv')
# Split into input (X) and output (y) variables
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
# Split into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# Standardize the data
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
# Create a logistic regression model
classifier = LogisticRegression()
# Train the model on the training data
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the testing data
y_pred = classifier.predict(X_test)
# Evaluate the accuracy of the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
Në këtë shembull, ne ngarkojmë grupin e të dhënave nga një skedar CSV dhe e ndajmë atë në variabla hyrëse (X) dhe dalëse (y). Më pas i ndajmë të dhënat në grupe trajnimi dhe testimi, i standardizojmë të dhënat duke përdorur klasën StandardScaler dhe krijojmë një model regresioni logjistik duke përdorur klasën LogisticRegression. Ne trajnojmë modelin në të dhënat e trajnimit duke përdorur metodën fit dhe bëjmë parashikime mbi të dhënat e testimit duke përdorur metodën predict. Së fundi, ne vlerësojmë saktësinë e modelit duke përdorur funksionin accuracy_score nga moduli sklearn.metrics.
ABONOHUuni në www.datasequelnet.com për më shumë postime në blog !!!
