ВИКОРИСТАННЯ БІБЛІОТЕКИ SCIKIT-LEARN У МЕТОДАХ КЛАСИФІКАЦІЇ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У статті аналізується вибір відповідного алгоритму машинного навчання, який залежить від кількох факторів, таких як кількість даних, їх якість і різноманітність, а також усвідомлення бізнес-цілей, яких потрібно досягти на основі цих даних. Машинне навчання в scikit-learn полягає в імпорті правильних модулів і виконанні методу підгонки моделі. Об’єктом дослідження є застосування різноманітних алгоритмів класифікації для групування результатів моделей машинного навчання у випадках бінарної та багатокласової класифікації. Тому необхідно протестувати різні алгоритми, оцінивши їх ефективність на тестових наборах даних, і вибрати найкращий. У зв'язку з цим важливо вибрати алгоритми, які найбільше підходять для поставленої задачі. Автори статті зосередилися на точності, часу навчання та характеристиках даних. Тому вибір оптимального алгоритму – це поєднання вимог бізнесу, технічних характеристик, експериментальної діяльності та врахування наявного часу. Також було досліджено реалізацію методів машинного навчання в різних сферах. Описано процес машинного навчання, який включає наступні етапи: підготовка даних, створення навчальної множини, розробка класифікатора, навчання класифікатора, прогнозування, оцінка продуктивності класифікатора та налаштування параметрів. Аналіз застосування різних алгоритмів класифікації проводився за допомогою бібліотеки Scikit-learn з Python. Також проведено аналіз методу вибору моделі, розрахунку, форматування та підготовки даних, а також вибір оптимальних вхідних значень і моделей. Оцінено кілька підходів до оцінки класифікатора. Основною метою роботи є дослідження бібліотеки для оцінки її практичної ефективності. Описано методи класифікації в машинному навчанні за допомогою Scikit-Learn. Порівняння різних методів класифікації було зроблено за допомогою бібліотеки Scikit-learn для моделей машинного навчання.