درک طبقه بندی: راهنمای جامع
طبقه‌بندی نوعی یادگیری ماشینی نظارت شده است که هدف آن پیش‌بینی برچسب‌های طبقه‌بندی شده مشاهدات جدید بر اساس مشاهدات گذشته است. این شامل دسته بندی یا طبقه بندی داده های ورودی به دو یا چند کلاس است.
1. مبانی طبقه بندی
هدف طبقه بندی در هسته خود این است که بر اساس مجموعه ای آموزشی از داده های حاوی مشاهداتی که عضویت آنها در دسته مشخص است، شناسایی کند که یک مشاهده جدید به کدام دسته یا طبقه تعلق دارد. برای مثال، طبقه‌بندی ایمیل‌ها به «هرزنامه» یا «غیر هرزنامه» یک کار طبقه‌بندی باینری است.
2. انواع مسائل طبقه بندی
به طور عمده دو نوع مشکل طبقه بندی وجود دارد:
- طبقه بندی باینری: شامل دو کلاس برای پیش بینی است. به عنوان مثال، تعیین اینکه آیا یک تصویر از یک گربه است یا نه، یک کار طبقه بندی باینری است.
- طبقه بندی چند کلاسه: شامل بیش از دو کلاس برای پیش بینی است. به عنوان مثال، طبقه بندی مجموعه ای از تصاویر به سه دسته: گربه، سگ، یا خرگوش، یک کار طبقه بندی چند طبقه است.
3. الگوریتم های رایج برای طبقه بندی
چندین الگوریتم معمولاً برای کارهای طبقه بندی استفاده می شود، از جمله:
- درختان تصمیم: از یک مدل درخت مانند از تصمیمات و پیامدهای احتمالی آنها استفاده می کند.
- جنگل‌های تصادفی: مجموعه‌ای از درختان تصمیم‌گیری که اغلب برای دقت بهبود یافته استفاده می‌شوند.
- ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM): ابر صفحه‌ای را پیدا می‌کند که به بهترین نحو یک مجموعه داده را به کلاس‌ها تقسیم می‌کند.
- رگرسیون لجستیک: علیرغم نامش، برای طبقه بندی باینری استفاده می شود و احتمال اینکه یک مشاهده بخشی از یکی از دو کلاس باشد را پیش بینی می کند.
- ساده بیز: بر اساس به کارگیری قضیه بیز با فرض "ساده" استقلال ویژگی.
4. ارزیابی مدل های طبقه بندی
ارزیابی مدل های طبقه بندی برای درک عملکرد آنها بسیار مهم است. معیارهای رایج عبارتند از:
- دقت: کسری از پیش‌بینی‌هایی که مدل درست انجام شد. به صورت \(\textrm{دقت} = \frac{\textrm{تعداد پیش بینی های صحیح}}{\textrm{کل پیش بینی ها}}\) محاسبه می‌شود.
- دقت: کسری از نمونه های مربوطه در بین نمونه های بازیابی شده. محاسبه شده به عنوان \(\textrm{دقت، درستی} = \frac{\textrm{مثبت واقعی}}{\textrm{مثبت واقعی + مثبت کاذب}}\) .
- یادآوری: کسری از نمونه های مربوطه که بازیابی شدند. محاسبه شده به عنوان \(\textrm{به خاطر آوردن} = \frac{\textrm{مثبت واقعی}}{\textrm{مثبت واقعی + منفی کاذب}}\) .
- امتیاز F1: میانگین وزنی Precision و Recall، محاسبه شده به صورت \(\textrm{F1} = 2 \times \frac{\textrm{دقت، درستی} \times \textrm{به خاطر آوردن}}{\textrm{دقت + یادآوری}}\) .
5. مثال عملی: طبقه بندی ایمیل
بیایید یک مثال ساده از طبقه‌بندی باینری را در نظر بگیریم، جایی که هدف ما طبقه‌بندی ایمیل‌ها به «هرزنامه» یا «غیر هرزنامه» است. ما از مجموعه داده ای استفاده می کنیم که حاوی ایمیل ها با برچسب آنها است. یک الگوریتم ساده می تواند جستجوی کلمات کلیدی خاص مرتبط با ایمیل های اسپم باشد. اگر ایمیلی حاوی کلماتی مانند "پیشنهاد"، "رایگان" یا "برنده" باشد، ممکن است به عنوان هرزنامه طبقه بندی شود.
6. چالش در طبقه بندی
طبقه بندی اگرچه قدرتمند است، اما با چندین چالش نیز مواجه است، مانند:
- کلاس های نامتعادل: زمانی که یک طبقه به طور قابل توجهی از کلاس های دیگر بیشتر است، منجر به مدلی می شود که ممکن است نسبت به طبقه اکثریت تعصب داشته باشد.
- برازش بیش از حد: زمانی که یک مدل جزئیات و نویز را در داده های آموزشی یاد می گیرد تا حدی که بر عملکرد مدل در داده های جدید تأثیر منفی می گذارد.
- عدم تناسب: زمانی که یک مدل نه داده های آموزشی را یاد می گیرد و نه به طور موثر به داده های جدید تعمیم می دهد.
- نویز: وجود داده های نامربوط یا اشتباه می تواند منجر به طبقه بندی نادرست شود.
7. نتیجه گیری
طبقه بندی جزء مهمی از یادگیری ماشینی است که در طیف وسیعی از کاربردها از فیلتر ایمیل گرفته تا تشخیص پزشکی مفید است. درک اصول طبقه‌بندی، چالش‌های آن و نحوه ارزیابی مدل‌ها می‌تواند طیف گسترده‌ای از راه‌حل‌های مبتنی بر داده را تقویت کند.
