好吧，搞了半天，都是圍繞數(shù)據(jù)在干活，這也就驗證了，我們說的，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等工作，要占到機器學(xué)習(xí)項目一半以上的工作量和時間。而且數(shù)據(jù)決定了模型的天花板，算法只是去達到上限。

我們今天來學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練！

首先，我們來進行線性回歸訓(xùn)練，如上圖。

當(dāng)訓(xùn)練到loss小于0.0001時停止，如右圖，此時訓(xùn)練結(jié)合與驗證集標(biāo)注之間的MSE=22.073。

那么我們來解釋下，什么是loss，什么是mse。

loss，損失函數(shù)、誤差函數(shù)，即用1個標(biāo)量來標(biāo)示的訓(xùn)練集標(biāo)簽與真實標(biāo)簽之間的差距。

那MSE呢？

MSE就是均方差，參數(shù)估計值與參數(shù)值之差平方的期望值。

延伸學(xué)習(xí)：

在機器學(xué)習(xí)項目中，模型訓(xùn)練是至關(guān)重要的一環(huán)，它涉及使用已知數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集）來訓(xùn)練算法，以便模型能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式，進而對未知數(shù)據(jù)（測試集）進行準(zhǔn)確預(yù)測。下面將系統(tǒng)闡述模型訓(xùn)練的過程、關(guān)鍵技術(shù)、步驟以及損失函數(shù)（如loss和均方誤差MSE）的應(yīng)用和重要作用。

一、模型訓(xùn)練的基本步驟

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：這是模型訓(xùn)練的第一步，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、預(yù)處理和特征工程。數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型性能有直接影響，因此確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致和具有代表性至關(guān)重要。特征工程涉及從原始數(shù)據(jù)中提取和構(gòu)造有意義的特征，以便模型能夠更好地理解數(shù)據(jù)。

2. 選擇模型：根據(jù)問題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)的特征選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法。例如，對于分類問題可以選擇決策樹、隨機森林、支持向量機等算法；對于回歸問題可以選擇線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。

3. 訓(xùn)練模型：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和選擇的算法來訓(xùn)練模型。在這個過程中，算法會通過迭代優(yōu)化來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和模式。通常，模型訓(xùn)練需要設(shè)置一些超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等，這些參數(shù)會影響模型的訓(xùn)練速度和性能。

4. 評估模型：使用驗證集或測試集來評估模型的性能。評估指標(biāo)根據(jù)問題的不同而有所不同，如分類問題中常用的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等；回歸問題中常用的均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等。

5. 模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)評估結(jié)果對模型進行調(diào)優(yōu)，包括調(diào)整超參數(shù)、改變模型結(jié)構(gòu)或采用其他優(yōu)化策略。調(diào)優(yōu)的目標(biāo)是提高模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。

6. 部署與應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，以便對實際數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分析。在部署過程中需要考慮模型的實時性、穩(wěn)定性、可解釋性等因素。

二、關(guān)鍵技術(shù)

1. 梯度下降算法：梯度下降是機器學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化算法之一，用于最小化損失函數(shù)。它通過計算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并按照負(fù)梯度方向更新參數(shù)，從而逐步降低損失函數(shù)的值。梯度下降有多種變體，如批量梯度下降、隨機梯度下降和小批量梯度下降等。

2. 正則化技術(shù)：正則化是一種用于防止模型過擬合的技術(shù)。通過在損失函數(shù)中添加正則化項（如L1正則化、L2正則化等），可以約束模型參數(shù)的規(guī)模，從而降低模型的復(fù)雜度，提高其在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。

3. 集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)是一種通過組合多個弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個強學(xué)習(xí)器的技術(shù)。常見的集成學(xué)習(xí)方法包括袋裝（Bagging）、提升（Boosting）和堆疊（Stacking）等。這些方法可以有效地提高模型的性能，并降低過擬合的風(fēng)險。

4. 深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)模型通常由多層神經(jīng)元組成，每一層都從前一層學(xué)習(xí)并提取更高級別的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。

三、損失函數(shù)的應(yīng)用與重要作用

損失函數(shù)（Loss Function）在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中起著至關(guān)重要的作用。它用于量化模型預(yù)測與真實值之間的差異，從而指導(dǎo)模型的優(yōu)化方向。均方誤差（Mean Squared Error, MSE）是回歸問題中常用的損失函數(shù)之一。

MSE的定義：對于給定的樣本集(D = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)})，其中(x_i)是輸入特征，(y_i)是對應(yīng)的真實值。模型對(x_i)的預(yù)測值為(\hat{y}_i)。均方誤差MSE定義為：

[MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2]

MSE衡量了模型預(yù)測值與真實值之間的平均平方誤差，值越小表示模型的預(yù)測越準(zhǔn)確。

MSE的應(yīng)用：在模型訓(xùn)練過程中，優(yōu)化算法會不斷調(diào)整模型參數(shù)以最小化MSE。通過計算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并使用梯度下降等優(yōu)化算法進行參數(shù)更新，可以逐步降低MSE的值，從而提高模型的預(yù)測精度。

MSE的重要作用：

1. 指導(dǎo)模型優(yōu)化：MSE為模型提供了一個明確的優(yōu)化目標(biāo)。通過最小化MSE，模型可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式，從而對未知數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確預(yù)測。

2. 評估模型性能：除了用于模型訓(xùn)練外，MSE還可以用于評估模型的性能。通過計算測試集上的MSE值，我們可以了解模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測精度和泛化能力。

3. 比較不同模型：使用相同的損失函數(shù)（如MSE）可以方便地比較不同模型的性能。具有較低MSE值的模型通常具有更好的預(yù)測性能。

4. 發(fā)現(xiàn)過擬合與欠擬合：觀察訓(xùn)練集和驗證集上的MSE變化可以幫助我們發(fā)現(xiàn)模型的過擬合與欠擬合問題。如果訓(xùn)練集上的MSE持續(xù)降低而驗證集上的MSE開始上升，則可能出現(xiàn)了過擬合；如果兩者都保持較高水平且下降緩慢，則可能出現(xiàn)了欠擬合。針對這些問題，我們可以采取相應(yīng)的措施進行調(diào)整和優(yōu)化。

選擇模型時，有分類問題，有回歸問題，都有不同的算法。

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-831432.html

在機器學(xué)習(xí)中，除了分類問題和回歸問題，還有其他幾種基本的問題類型，這些問題類型在解決實際問題時也非常常見。下面列舉了與分類和回歸同級別的幾種機器學(xué)習(xí)問題類型，并分別給出了適合解決的實際問題示例：

• 聚類問題（Clustering）
  • 定義：聚類是將無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)分成多個組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)項盡可能相似，而不同組之間的數(shù)據(jù)項盡可能不同。
  • 適合解決的實際問題：
    • 市場細(xì)分：根據(jù)消費者的購買歷史、興趣愛好等信息將消費者劃分為不同的群體，以進行更精準(zhǔn)的市場營銷。
    • 文檔聚類：將大量的文檔按照主題或內(nèi)容相似性進行分組，便于信息檢索和推薦。
    • 圖像分割：在圖像處理中，將圖像中的像素或區(qū)域根據(jù)顏色、紋理等特征進行聚類，以實現(xiàn)圖像分割和目標(biāo)識別。
• 降維問題（Dimensionality Reduction）
  • 定義：降維是指將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維表示，同時保留數(shù)據(jù)中的重要信息或結(jié)構(gòu)。
  • 適合解決的實際問題：
    • 數(shù)據(jù)可視化：當(dāng)數(shù)據(jù)的維度很高時，直接可視化很困難。降維技術(shù)（如主成分分析PCA）可以將數(shù)據(jù)降至2D或3D，從而方便可視化分析。
    • 特征提?。涸跈C器學(xué)習(xí)任務(wù)中，原始數(shù)據(jù)可能包含許多冗余或不相關(guān)的特征。降維可以幫助提取出最重要的特征，減少計算復(fù)雜度和過擬合風(fēng)險。
    • 噪聲去除：通過降維可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高后續(xù)機器學(xué)習(xí)模型的性能。
• 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)（Association Rule Learning）
  • 定義：關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)旨在從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)項集（itemsets）之間的有趣關(guān)系，這些關(guān)系通常以規(guī)則的形式表示，如“如果購買了A，則很可能也購買B”。
  • 適合解決的實際問題：
    • 購物籃分析：在零售領(lǐng)域中，分析顧客購買商品時的組合模式，以進行產(chǎn)品推薦和庫存優(yōu)化。
    • 網(wǎng)絡(luò)日志分析：通過分析網(wǎng)站用戶的訪問模式，發(fā)現(xiàn)頁面之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和提高用戶體驗。
• 序列預(yù)測（Sequence Prediction）
  • 定義：序列預(yù)測涉及到預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)中的未來值或序列的后續(xù)元素。
  • 適合解決的實際問題：
    • 股票價格預(yù)測：根據(jù)歷史股票價格數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的股票價格走勢。
    • 語音識別：在語音處理中，預(yù)測給定音頻序列的下一個可能的聲音或詞匯。
    • 自然語言處理：預(yù)測句子中下一個可能出現(xiàn)的單詞或字符，這在文本生成、機器翻譯等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
• 強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）
  • 定義：強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境互動來學(xué)習(xí)最佳決策策略的機器學(xué)習(xí)范式。智能體（agent）通過執(zhí)行動作（actions）并接收來自環(huán)境的獎勵（rewards）來學(xué)習(xí)如何最大化累積獎勵。
  • 適合解決的實際問題：
    • 游戲AI：訓(xùn)練智能體在視頻游戲、棋類游戲等環(huán)境中達到或超越人類玩家的水平。
    • 自動駕駛：通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練自動駕駛車輛在不同路況和交通情況下的駕駛策略。
    • 機器人控制：教授機器人執(zhí)行各種任務(wù)，如抓取、導(dǎo)航等，通過試錯學(xué)習(xí)最優(yōu)控制策略。
• 生成模型（Generative Modeling）
  • 定義：生成模型能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布，并從中生成新的、與訓(xùn)練數(shù)據(jù)類似的數(shù)據(jù)樣本。
  • 適合解決的實際問題：
    • 圖像生成：生成逼真的圖像，可用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強或圖像修復(fù)等任務(wù)。
    • 文本生成：生成連貫的文本段落，如新聞報道、故事創(chuàng)作或詩歌生成等。
    • 聲音合成：生成人類語音或音樂，可用于語音助手、虛擬角色或音樂創(chuàng)作等領(lǐng)域。

• 回歸問題（Regression）

  • 定義：回歸問題是另一種常見的機器學(xué)習(xí)問題類型，其目標(biāo)是預(yù)測一個連續(xù)值輸出，而不是離散的類別標(biāo)簽?；貧w模型通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)與連續(xù)輸出之間的映射關(guān)系來進行預(yù)測。
  • 適合解決的實際問題：
    • 價格預(yù)測：根據(jù)商品的歷史價格、市場需求和供應(yīng)鏈信息等因素預(yù)測未來的價格趨勢。
    • 預(yù)測分析：在金融、經(jīng)濟、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域中，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和其他相關(guān)因素預(yù)測未來的趨勢或結(jié)果。例如，股票價格預(yù)測、氣候變化預(yù)測等。
    • 推薦系統(tǒng)：雖然推薦系統(tǒng)通常與分類和聚類問題相關(guān)聯(lián)，但回歸模型也可以用于預(yù)測用戶對項目的評分或偏好程度，從而實現(xiàn)個性化推薦。
  • 常用算法：線性回歸、多項式回歸、嶺回歸（Ridge Regression）、套索回歸（Lasso Regression）、支持向量回歸（SVR）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些算法旨在最小化預(yù)測值與真實值之間的誤差，通常使用均方誤差（MSE）或其他損失函數(shù)來衡量模型的性能。

• 分類問題（Classification）

  • 定義：分類問題是機器學(xué)習(xí)中最常見的問題類型之一，其目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將其劃分到預(yù)定義的類別中。這些類別通常是離散的、無序的，并且數(shù)量有限。
  • 適合解決的實際問題：
    • 圖像識別：根據(jù)圖像的視覺特征將其分類為不同的對象、場景或概念。例如，人臉識別、物體檢測、手寫數(shù)字識別等。
    • 文本分類：根據(jù)文本內(nèi)容將其分類為不同的主題、情感或類別。例如，垃圾郵件檢測、新聞分類、情感分析等。
    • 生物信息學(xué)：在基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)中，根據(jù)生物分子的特征將其分類為不同的功能類別或疾病類型。
  • 常用算法：決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括深度學(xué)習(xí)模型）等。

需要注意的是，分類問題和回歸問題在實際應(yīng)用中經(jīng)常相互交織。例如，在某些情況下，可以將多分類問題轉(zhuǎn)換為多個二元分類問題來處理；同樣地，在某些場景中，連續(xù)值的預(yù)測也可以轉(zhuǎn)換為離散類別的預(yù)測。因此，在選擇合適的問題類型和算法時，需要仔細(xì)分析具體的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)特征。

每種問題類型都有其特定的應(yīng)用場景和算法，選擇合適的問題類型和算法是解決機器學(xué)習(xí)問題的關(guān)鍵步驟之一。

所以說，本案例中的價格預(yù)測，就是回歸問題，就要用線性回歸算法來解決。

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到了這里，關(guān)于【大廠AI課學(xué)習(xí)筆記】【2.2機器學(xué)習(xí)開發(fā)任務(wù)實例】（8）模型訓(xùn)練的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！