Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

Отклонение функции для каждого объекта возводится в квадрат на последнем шаге так, чтобы отклонение, когда функция завышает значение, не отменялось отклонением, когда цель недооценена. Возведение в квадрат и в том и в другом случае придает отклонению положительное значение. Этот параметр известен как , а стратегия подбора линейной функции путем поиска параметров, минимизирующих сумму квадратов отклонений (SSE), называется методом наименьших квадратов. SSE определяется как

С помощью регрессионного анализа можно выдвинуть гипотезу и смоделировать множество различных типов зависимостей между атрибутами. В принципе, единственное ограничение для структуры, которая может быть смоделирована, — это возможность определить соответствующую функцию регрессии. В некоторых областях могут быть веские теоретические причины для использования конкретного типа зависимости, но в иных случаях целесообразно начинать с самого простого типа, а именно с линейной зависимости, и уже затем, если это требуется, моделировать с более сложными. Одна из причин, по которой следует начинать с линейной зависимости, — простота интерпретации функции линейной регрессии. Другая причина — здравый смысл, который состоит в том, чтобы ничего не усложнять без необходимости. Отклонение функции для каждого объекта возводится в квадрат, а затем эти возведенные в квадрат значения суммируются.

Когда набор данных состоит из числовых атрибутов, часто используются модели прогнозирования, основанные на регрессии. Регрессионный анализ оценивает ожидаемое (или среднее) значение числового целевого атрибута, когда все входные атрибуты фиксированы. Первый шаг в регрессионном анализе — выдвижение гипотезы о структуре отношений между входными атрибутами и целевым. Затем определяется параметризованная математическая модель предполагаемой взаимосвязи. Эта параметризованная модель называется функцией регрессии. Вы можете представить себе функцию регрессии как машину, которая преобразует входные данные в выходные, а параметры — в виде настроек, управляющих поведением машины. Функция регрессии может иметь несколько параметров, и целью регрессионного анализа является поиск правильных настроек для этих параметров.

На языке бизнеса эта задача известна как .

если наблюдается сильная корреляция входного атрибута с целевым, скорее всего, будет нелишним ввести его в модель прогнозирования. Подобно корреляционному анализу, прогнозирование включает в себя анализ отношений между атрибутами. Чтобы иметь возможность сопоставлять значения набора с целевым атрибутом, должна существовать корреляция между ним и входными атрибутами (или некоторой производной функцией от них). Если этой корреляции не существует (или она не найдена алгоритмом), то входные атрибуты не имеют значения при прогнозировании, и лучшее, что может сделать модель, — игнорировать входные данные и всегда прогнозировать центральную тенденцию этой цели в наборе данных. И наоборот, если между входными атрибутами и целью существует сильная корреляция, то весьма вероятно, что алгоритм машинного обучения сможет сгенерировать точную модель прогнозирования.

выбор атрибутов — ключевая задача в науке о данных. То же касается и моделирования атрибутов. Часто моделирование производного атрибута, который имеет сильную корреляцию с целевым, — это уже полдела в науке о данных. Когда вы знаете правильные атрибуты для представления данных, вы можете создавать модели точно и быстро.

Корреляция описывает силу взаимосвязи между двумя атрибутами. В общем смысле корреляция может описывать любой тип связи. Термин «корреляция» также имеет конкретное значение в статистике, где он часто используется как сокращенный вариант «коэффициент корреляции Пирсона». Коэффициент корреляции Пирсона измеряет силу линейных зависимостей между двумя числовыми атрибутами и находится в диапазоне значений от –1 до +1. Для его обозначения используется буква ≈ 0 — на отсутствие зависимости между атрибутами.

выбор атрибутов для набора данных — ключевая задача науки о данных

каждый алгоритм машинного обучения предпочитает определенные типы функций во время поиска. Эти предпочтения известны как смещение обучения алгоритма. Реальная проблема в использовании машинного обучения состоит в том, чтобы найти алгоритм, смещение обучения которого лучше всего подходит для конкретного набора данных. Как правило, для того, чтобы выяснить, какой из алгоритмов лучше всего работает с конкретным набором данных, требуются эксперименты.

Первым шагом в создании базовой аналитической таблицы является выбор атрибутов, которые будут включены в анализ. Выбор должен быть основан на знании предметной области и анализе связей между атрибутами.