الگوریتم‌های طبقه‌بندی در scikit-learn
کتابخانه scikit-learn طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های طبقه‌بندی را برای حل مسائل مختلف دسته‌بندی ارائه می‌دهد. در این نوشتار، به معرفی برخی از الگوریتم‌های رایج و کاربرد آنها در scikit-learn می‌پردازیم.
۱. رگرسیون لجستیک:
- الگوریتمی مبتنی بر مدل خطی که احتمال تعلق یک نمونه داده به هر یک از کلاس‌های موجود را پیش‌بینی می‌کند.
- مناسب برای مسائل طبقه‌بندی دو کلاسه و چند کلاسه.
- از مزایای آن می‌توان به سادگی پیاده‌سازی، تفسیر آسان نتایج و عملکرد خوب در طیف وسیعی از مسائل اشاره کرد.
۲. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM):
- الگوریتمی قدرتمند که به دنبال یافتن بهترین خط جداکننده بین کلاس‌های داده در فضای ویژگی‌ها است.
- کارآمد در حل مسائل طبقه‌بندی خطی و غیرخطی.
- قابلیت تعمیم بالا و عملکرد خوب در مسائل با تعداد زیاد ویژگی را داراست.
۳. درخت‌های تصمیم:
- الگوریتمی مبتنی بر قواعد که داده‌ها را به طور بازگشتی بر اساس ویژگی‌ها به زیرمجموعه‌های کوچکتر تقسیم می‌کند تا به برچسب نهایی دست یابد.
- قابل فهم و تفسیری
- مناسب برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون.
۴. جنگل تصادفی (Random Forest):
- مجموعه‌ای از درختان تصمیم که برای افزایش دقت و پایداری، نتایج آنها با یکدیگر تجمیع می‌شوند.
- مقاوم در برابر بیش‌برازش (overfitting)
- از الگوریتم‌های قدرتمند برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون به شمار می‌رود.
۵. K نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors):
- الگوریتمی که برچسب کلاس یک نمونه جدید را بر اساس برچسب K نمونه نزدیک‌ترین به آن در فضای ویژگی‌ها پیش‌بینی می‌کند.
- ساده و قابل فهم
- بدون نیاز به آموزش مدل
انتخاب الگوریتم مناسب:
انتخاب الگوریتم طبقه‌بندی مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع مسئله، اندازه و پیچیدگی مجموعه داده، در دسترس بودن منابع محاسباتی و ترجیحات کاربر بستگی دارد.
کتابخانه scikit-learn:
کتابخانه scikit-learn رابط کاربری ساده‌ای برای پیاده‌سازی و آموزش هر یک از الگوریتم‌های فوق ارائه می‌دهد. به عنوان مثال:
Python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# ایجاد نمونه از هر الگوریتم
model_lr = LogisticRegression()
model_svm = SVC()
model_dt = DecisionTreeClassifier()
model_rf = RandomForestClassifier()
model_knn = KNeighborsClassifier()
# آموزش مدل ها با استفاده از داده های آموزش
model_lr.fit(X_train, y_train)
model_svm.fit(X_train, y_train)
model_dt.fit(X_train, y_train)
model_rf.fit(X_train, y_train)
model_knn.fit(X_train, y_train)
# پیش بینی برچسب کلاس برای داده های تست
y_pred_lr = model_lr.predict(X_test)
y_pred_svm = model_svm.predict(X_test)
y_pred_dt = model_dt.predict(X_test)
y_pred_rf = model_rf.predict(X_test)
y_pred_knn = model_knn.predict(X_test)
