如何構建具有可靠驗證分數的機器學習模型

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機器學習 (ML) 是一門引人入勝的領域，它讓計算機能夠從資料中學習並做出決策，而無需明確程式設計。如果您剛開始學習，它可能看起來有點複雜，但別擔心！本文將介紹建立有效執行且最重要的是具有穩定驗證分數的機器學習模型的基礎知識。在本教程結束時，您將全面瞭解建立成功的機器學習模型中涉及的術語、關鍵概念和過程。

介紹

假設您正在構建一個能夠預測天氣的機器人。您希望它儘可能準確，對吧？為此，您需要測試它預測天氣的準確性。這裡就用到了驗證分數。它們幫助我們評估機器學習演算法的預測準確性。本文將解釋機器學習，解釋驗證的重要性，並解釋如何確保您的模型可靠。

什麼是機器學習？

機器學習 是一種人工智慧 (AI)，其中計算機從資料中學習。與其為可能出現的每種情況建立全面的指令，不如讓機器自己解決問題。例如，如果您想讓計算機識別貓的影像，您不會對貓的每個特徵進行編碼。相反，您會向計算機提供數百張標記為“貓”或“非貓”的影像，隨著時間的推移，裝置將學會自己識別貓。

關鍵術語

在我們繼續之前，讓我們定義一些關鍵詞

• 模型： 模型是對現實世界過程的數學表示。機器學習使用資料進行預測。
• 訓練資料： 用於訓練模型的資訊稱為訓練資料。它類似於我們訓練狗狗的過程。
• 驗證資料： 這是用於檢查模型學習效果的單獨資料。這就像在新的環境中測試狗狗。
• 驗證分數： 此分數告訴我們模型在驗證資料上的表現如何。高分表示模型擅長進行預測。

為什麼驗證很重要？

當您訓練模型時，它可能在訓練資料上表現得非常好，但在面對新資料時卻失敗了。驗證有助於確保您的模型不僅僅是記住訓練資料，而是在學習能夠幫助它在新資料上表現良好的模式。這對於構建可靠的模型至關重要。驗證分數就像機器學習模型的成績單。它們讓您知道模型預測新資料的準確性如何。分數越高，模型做出準確預測的能力就越高。

為什麼驗證分數很重要？

驗證分數很重要，因為它們幫助我們：

• 避免過擬合： 過擬合是指模型從訓練集中學習了過多的資訊，以至於無法將這些資訊應用於新資料。
• 比較不同的模型： 可以使用驗證分數比較不同的模型，從而選擇最佳模型。
• 識別問題： 低驗證分數可能表明資料或模型存在問題。

構建機器學習模型的步驟

1. 收集資料
2. 準備資料
3. 選擇模型
4. 訓練模型
5. 測試模型
6. 調整模型
7. 評估模型

示例資料集：鳶尾花資料集

步驟 1：載入資料集

首先，我們需要將資料集載入到我們的環境中。

import pandas as pd
# Load the Iris dataset
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']
iris = pd.read_csv(url, header=None, names=columns)
# Display the first few rows of the dataset
print(iris.head())

步驟 2：視覺化資料集

在構建模型之前，視覺化資料有助於更好地理解資料。我們將為此使用 matplotlib 和 seaborn 庫。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Visualize the pairwise relationships in the dataset
sns.pairplot(iris, hue='species')
plt.show()

步驟 3：分割資料集

為了評估模型的效能，我們需要將資料集分割成訓練集、驗證集和測試集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Split the dataset
X = iris.drop('species', axis=1)
y = iris['species']
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42)

步驟 4：構建和訓練模型

我們將使用簡單的決策樹分類器，它易於理解和實現。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Initialize the model
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

步驟 5：驗證模型

現在，我們將檢查模型在驗證集上的表現。

from sklearn.metrics import accuracy_score
# Make predictions on the validation set
y_val_pred = model.predict(X_val)
# Calculate the accuracy score
val_score = accuracy_score(y_val, y_val_pred)
print(f"Validation Accuracy: {val_score:.2f}")

步驟 6：測試模型

最後，我們將評估測試集上的模型，看看它在現實世界中的表現如何。

# Make predictions on the test set
y_test_pred = model.predict(X_test)
# Calculate the test accuracy
test_score = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
print(f"Test Accuracy: {test_score:.2f}")

步驟 7：視覺化決策樹

視覺化決策樹可以幫助您理解模型如何做出決策。

from sklearn import tree
# Plot the decision tree
plt.figure(figsize=(12,8))
tree.plot_tree(model, feature_names=columns[:-1], class_names=iris['species'].unique(), filled=True)
plt.show()

輸出

透過檢查此決策樹的圖形表示，您可以更好地理解決策過程，該圖形說明了模型在每個階段如何劃分輸入。

構建可靠模型的技巧

以下建議可以幫助您建立可靠的機器學習模型

• 使用大型且多樣化的資料集： 更大的資料集將提高模型的泛化效能。
• 特徵工程： 建立資訊量更大的新特徵。
• 正則化： 此技術有助於防止過擬合。
• 交叉驗證： 此技術有助於更準確地評估模型的效能。

結論

載入和視覺化資料，將其分成訓練集、驗證集和測試集，訓練模型，驗證模型以及測試模型是構建機器學習模型的許多步驟。最終目標是確保您的模型在新資料上有效執行，您可以透過仔細遵循這些步驟來實現。您可以使用此程式碼構建和評估您自己的機器學習模型，而鳶尾花資料集是學習這些概念的好起點。