تحلیل تطبیقی ​​تکنیک‌های طبقه‌بندی: خلیج‌های ساده، درختان تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی

یادگیری ماشینی به داده‌ها جان می‌بخشد، الگوهایی را کشف می‌کند و پیش‌بینی‌هایی می‌کند که به حل چالش‌های دنیای واقعی کمک می‌کند. تصور کنید از این ابزارها برای کشف دنیای باشکوه دایناسورها استفاده کنید! این مقاله عملکرد سه مدل محبوب یادگیری ماشین – Naive Bayes، Decision Trees و Random Forests – را در یک مجموعه داده دایناسور منحصر به فرد مقایسه می‌کند. از کاوش داده ها تا ارزیابی مدل، با تمرکز بر نحوه عملکرد هر مدل و بینش هایی که آنها را آشکار می کنند، همراه باشید.

1. توضیحات مجموعه داده

مجموعه داده گنجینه ای از اطلاعات در مورد دایناسورها است که ویژگی هایی مانند رژیم غذایی، دوره، مکان و اندازه آنها را پوشش می دهد. هر ردیف نشان دهنده یک دایناسور منحصر به فرد است که داده های دسته بندی و عددی را برای تجزیه و تحلیل ارائه می دهد.

ویژگی های کلیدی:

• نام: نام دایناسور (مقوله ای).
• رژیم غذایی: نوع تغذیه (مثلاً گیاهخوار، گوشتخوار).
• دوره: دوره زمانی زمین شناسی زمانی که دایناسور زندگی می کرد.
• زندگی می کرد: منطقه جغرافیایی وجود.
• طول: اندازه تقریبی (عددی).
• طبقه بندی: طبقه بندی سلسله مراتبی.

پیوند مجموعه داده: پارک ژوراسیک – مجموعه داده های دایناسور کامل

2. آماده سازی و کاوش داده ها

2.1 مروری بر مجموعه داده

بازرسی اولیه عدم تعادل طبقاتی را نشان داد که گیاهخواران بر مجموعه داده غالب بودند. این عدم تعادل چالش هایی را برای مدل ها به وجود آورد، به ویژه برای Naive Bayes، که نمایندگی برابر را در نظر می گیرد.

2.2 پاکسازی داده ها

مراحل برای اطمینان از کیفیت داده ها شامل:

• انتساب مقادیر گمشده با استفاده از تکنیک های آماری مناسب.
• شناسایی و مدیریت نقاط پرت در ویژگی های عددی مانند length.

2.3 تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA)

EDA روندها و روابط جذابی را کشف کرد:

• دایناسورهای گیاهخوار در دوره ژوراسیک بیشتر رایج بودند.
• ویژگی های عددی مانند length تنوع معنی داری را بین گونه ها نشان داد.

3. مهندسی ویژگی

مهندسی ویژگی با هدف بهبود عملکرد مدل با پالایش ورودی‌ها:

• مقیاس بندی و عادی سازی: ویژگی های عددی استاندارد شده مانند length برای قوام
• انتخاب ویژگی: اولویت بندی ویژگی های تأثیرگذار مانند diet، taxonomy، و period برای تمرکز بر داده های مرتبط

4. مقایسه مدل و آموزش

هدف اولیه مقایسه اثربخشی سه مدل بر روی مجموعه داده دایناسور بود.

4.1 ساده بیز

بیز ساده، یک مدل احتمالی، استقلال ویژگی را فرض می کند. سادگی آن باعث کارآمدی محاسباتی آن شد، اما با عدم تعادل طبقاتی در مجموعه داده‌ها دست و پنجه نرم کرد، که منجر به پیش‌بینی‌های پایین‌تر از بهینه برای کلاس‌های کمتر ارائه‌شده شد.

4.2 درخت تصمیم

درختان تصمیم در گرفتن روابط غیر خطی از طریق تقسیم های سلسله مراتبی برتری دارند. این مدل بهتر از Naive Bayes عمل کرد، به ویژه در شناسایی الگوهای پیچیده. با این حال، زمانی که عمق درخت کنترل نمی شد، مستعد برازش بیش از حد بود.

4.3 جنگل تصادفی

جنگل تصادفی، مجموعه ای از درختان تصمیم، ثابت کرد که قوی ترین مدل است. با جمع‌آوری پیش‌بینی‌ها از چندین درخت، بیش از حد برازش را به حداقل رساند و پیچیدگی مجموعه داده را به طور موثر مدیریت کرد و به بالاترین دقت دست یافت.

5. نتایج و تجزیه و تحلیل

مشاهدات کلیدی:

• جنگل تصادفی بالاترین دقت و عملکرد متعادل را در تمام معیارها به دست آورد و قدرت آن را در مدیریت تعاملات داده پیچیده برجسته کرد.
• درخت تصمیم عملکرد معقولی ارائه کرد اما در دقت پیش بینی کمی از Random Forest عقب بود.
• بیز ساده لوح با داده های نامتعادل دست و پنجه نرم می کرد که در نتیجه دقت و یادآوری کمتری داشت.

چالش ها و توصیه ها:

• پرداختن به عدم تعادل طبقاتی با استفاده از SMOTE یا نمونه‌برداری مجدد می‌تواند عملکرد مدل‌ها را در انواع دایناسورهایی که کمتر معرفی شده‌اند، بهبود بخشد.
• تنظیم فراپارامتر، به ویژه برای Decision Tree و Random Forest، می تواند دقت مدل را بیشتر اصلاح کند.
• آزمایش با روش‌های گروه جایگزین مانند تقویت ممکن است بینش بیشتری به همراه داشته باشد.

نتیجه گیری

این تجزیه و تحلیل نشان داد که چگونه مدل های مختلف یادگیری ماشین بر روی یک مجموعه داده دایناسور منحصر به فرد عمل می کنند. از آماده‌سازی داده‌ها تا ارزیابی مدل، این فرآیند نقاط قوت و محدودیت‌های هر مدل را برجسته کرد:

• بیز ساده لوح: سریع و ساده اما با کلاس های نامتعادل دست و پنجه نرم می کند.
• درخت تصمیم: شهودی و قابل تفسیر اما مستعد بیش از حد برازش.
• جنگل تصادفی: دقیق ترین و قوی ترین مدل، نشان دهنده قدرت روش های گروهی.

رویکرد مقایسه ای جنگل تصادفی را به عنوان قابل اعتمادترین مدل برای این مجموعه داده نشان داد. کارهای آینده عمیق‌تر در تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تقویت و مهندسی ویژگی‌ها کاوش خواهند کرد تا مرزهای دقت پیش‌بینی را پشت سر بگذارند.

کد نویسی مبارک! 🎉

برای اطلاعات بیشتر در این مورد، به GitHub من مراجعه کنید