مقدمه ای بر طبقه بندی در یادگیری ماشینی

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
طبقه بندی چیست؟توضیح دهید که طبقه بندی یک تکنیک یادگیری تحت نظارت است که برای پیش بینی دسته ها یا برچسب ها استفاده می شود.نمونه هایی از طبقه بندی: شناسایی ایمیل های اسپم، تشخیص تصویر، تشخیص بیماری و غیره.انواع مسائل طبقه بندیطبقه بندی باینری (به عنوان مثال، بله/خیر، هرزنامه/نه هرزنامه).طبقه بندی چند طبقه (به عنوان مثال، طبقه بندی حیوانات به عنوان گربه، سگ، یا پرنده).طبقه بندی چند برچسبی (زمانی که یک نمونه می تواند به چندین کلاس تعلق داشته باشد).

اصطلاحات و مفاهیم پایهویژگی ها و برچسب ها: توضیح دهید که چه ویژگی هایی (متغیرهای ورودی) و برچسب ها (متغیر خروجی) هستند.آموزش و آزمایش: داده های آموزشی، داده های آزمایشی و اهمیت تقسیم داده ها را تعریف کنید.معیارهای ارزیابی: معیارهای ارزیابی رایج را برای طبقه بندی معرفی کنید:دقت: هر چند وقت یکبار مدل صحیح است.دقت و یادآوری: برای مجموعه داده های نامتعادل، این معیارها به اندازه گیری صحت برای کلاس های خاص کمک می کنند.امتیاز F1: دقت و یادآوری را متعادل می کند، برای داده های نامتعادل مفید است.ROC-AUC: برای مشکلات طبقه بندی باینری خوب است.

تنظیم محیطمراحل نصب کتابخانه های لازم را ارائه دهید (مانند scikit-learn، pandas، numpy، matplotlib).کد مثال برای نصب کتابخانه ها:

!pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

درک داده هابارگیری داده: یک مجموعه داده نمونه (مثلا مجموعه داده معروف Iris یا مجموعه داده سفارشی) را با استفاده از پانداها بارگیری کنید.کاوش داده ها: ویژگی ها، کلاس های هدف و شکل مجموعه داده ها را شرح دهید.برای درک توزیع ویژگی ها و روابط، مجموعه داده را تجسم کنید.

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# Load Iris dataset
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df[‘target’] = data.target
print(df.head())

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پیش پردازش داده هاپاکسازی داده ها: موارد تکراری را حذف کنید، مقادیر از دست رفته را مدیریت کنید و غیره.مقیاس بندی ویژگی ها: در صورت لزوم ویژگی ها را استاندارد یا عادی کنید (به ویژه برای الگوریتم هایی مانند SVM).تقسیم داده ها: از train_test_split برای تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی استفاده کنید.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop(‘target’, axis=1)
y = df[‘target’] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

انتخاب الگوریتم طبقه بندیالگوریتم های محبوب را معرفی کنید و به طور خلاصه توضیح دهید که چه زمانی از هر کدام استفاده کنید:رگرسیون لجستیک: برای طبقه بندی باینری و مجموعه داده های ساده خوب است.K-Nearest Neighbors (KNN): برای مجموعه داده های کوچک موثر است و به راحتی قابل تفسیر است.درختان تصمیم: تجسم آسان، روابط غیر خطی را مدیریت می کند.Random Forest: تکنیک Ensemble، بیش از حد برازش را در مقایسه با Decision Trees کاهش می دهد.ماشین بردار پشتیبانی (SVM): برای داده های با ابعاد بالا موثر است، ممکن است نیاز به مقیاس بندی داشته باشد.ساده بیز: بر اساس قضیه بیز، برای داده های متنی و تفسیر احتمالی خوب است.آموزش مدلنمونه آموزش مدل: یک الگوریتم (به عنوان مثال، رگرسیون لجستیک) را انتخاب کنید و آن را آموزش دهید.کد آموزش مدل را ارائه دهید.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پیش بینی و ارزیابی مدلپیش‌بینی‌ها: نحوه پیش‌بینی را با استفاده از مدل آموزش دیده نشان دهید.ارزیابی: دقت، دقت، یادآوری، امتیاز F1 و ماتریس سردرگمی را محاسبه کنید.تجسم: در صورت وجود، ماتریس سردرگمی و/یا منحنی ROC را رسم کنید.

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

y_pred = model.predict(X_test)
print(f’Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}’)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تنظیم فراپارامتراهمیت تنظیم فراپارامترها برای بهبود عملکرد مدل را توضیح دهید.Grid Search و Random Search: GridSearchCV و RandomizedSearchCV را معرفی کنید.کد مثالی برای استفاده از GridSearchCV برای تنظیم پارامتر ارائه دهید.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {‘C’: [0.1, 1, 10], ‘solver’: [‘lbfgs’, ‘liblinear’]}
grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, refit=True)
grid.fit(X_train, y_train)
print(grid.best_params_)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

آزمایش بر روی داده های جدید و نتیجه گیریبر اهمیت آزمایش مدل بر روی داده های جدید برای جلوگیری از برازش بیش از حد تأکید کنید.نکات کلیدی را خلاصه کنید و منابع اضافی برای یادگیری بیشتر فراهم کنید.پیوندهایی به منابع مفید، مجموعه داده‌ها و خواندنی‌های اضافی اضافه کنید.نمونه کد کاملبرای ارجاع سریع، یک اسکریپت تلفیقی با تمام کدهای آموزش ارائه کنید.

!pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# Load Iris dataset
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target
print(df.head())

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

y_pred = model.predict(X_test)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}')
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'solver': ['lbfgs', 'liblinear']}
grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, refit=True)
grid.fit(X_train, y_train)
print(grid.best_params_)