الگوریتم‌های رگرسیون در scikit-learn

الگوریتم‌های رگرسیون در scikit-learn: راهنمای جامع

مقدمه

در حوزه یادگیری ماشین، رگرسیون به عنوان یکی از وظایف بنیادی، به پیش‌بینی مقادیر عددی پیوسته از یک متغیر وابسته بر اساس مقادیر یک یا چند متغیر مستقل می‌پردازد. کتابخانه scikit-learn طیف وسیعی از الگوریتم‌های قدرتمند رگرسیون را ارائه می‌دهد که در این نوشتار به بررسی و تشریح آنها می‌پردازیم.

انواع الگوریتم‌های رگرسیون:

• رگرسیون خطی: این الگوریتم ساده‌ترین و رایج‌ترین روش رگرسیون است که به پیش‌بینی یک رابطه خطی بین متغیر وابسته و متغیرهای مستقل می‌پردازد.

• رگرسیون لجستیک: از این الگوریتم برای پیش‌بینی احتمال وقوع یک رویداد دودویی (مانند مثبت یا منفی بودن یک نمونه) استفاده می‌شود و خروجی آن بین صفر و یک قرار می‌گیرد.

• رگرسیون درخت تصمیم: این الگوریتم، داده‌ها را به صورت درختی ساختاریافته تقسیم می‌کند و برای پیش‌بینی مقادیر عددی یا طبقه‌بندی نمونه‌ها به کار می‌رود.

• رگرسیون K نزدیک‌ترین همسایه (KNN): در این الگوریتم، برای پیش‌بینی مقدار یک نمونه جدید، مقادیر K نمونه مشابه از مجموعه داده بر اساس معیار فاصله (مانند فاصله اقلیدسی) مورد استفاده قرار می‌گیرند.

• رگرسیون شبکه‌های عصبی مصنوعی: این الگوریتم پیچیده از شبکه‌ای از نورون‌های مصنوعی برای یادگیری روابط غیرخطی بین متغیرها و پیش‌بینی مقادیر عددی استفاده می‌کند.

انتخاب الگوریتم مناسب:

انتخاب الگوریتم مناسب برای رگرسیون به عوامل مختلفی مانند نوع داده، پیچیدگی رابطه بین متغیرها، حجم داده و در دسترس بودن منابع محاسباتی بستگی دارد.

ابزارهای scikit-learn:

کتابخانه scikit-learn کلاس‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون ارائه می‌دهد، از جمله:

• LinearRegression برای رگرسیون خطی
• LogisticRegression برای رگرسیون لجستیک
• DecisionTreeRegressor برای رگرسیون درخت تصمیم
• KNeighborsRegressor برای رگرسیون K نزدیک‌ترین همسایه
• NeuralNetworkRegressor برای رگرسیون شبکه‌های عصبی مصنوعی

نحوه استفاده از ابزارها:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# بارگذاری و آماده سازی داده ها
X = ...  # مقادیر متغیرهای مستقل
y = ...  # مقادیر متغیر وابسته

# تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش و تست
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=۰.۲)

# ایجاد مدل رگرسیون خطی
model = LinearRegression()

# آموزش مدل بر روی داده های آموزش
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی مقادیر برای داده های تست
y_pred = model.predict(X_test)

# ارزیابی عملکرد مدل
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
print("Mean Squared Error:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R-squared:", r2_score(y_test, y_pred))

نکات:

• پیش از آموزش مدل، ضروری است که داده‌ها به طور مناسب پیش پردازش شوند تا از نویز و مقادیر گمشده پاک شوند.
• انتخاب اندازه مناسب برای پارامترهای الگوریتم (مانند تعداد همسایه‌ها در KNN یا تعداد لایه‌ها در شبکه‌های عصبی مصنوعی) می‌تواند به طور قابل توجهی بر عملکرد مدل تاثیر بگذارد.
• کتابخانه scikit-learn ابزارهایی برای انتخاب مدل (model selection) و هایپرپارامتر (hyperparameter tuning) ارائه می‌دهد که به انتخاب بهترین مدل و پارامترها برای مجموعه داده خاص کمک می‌کند.