Hiểu phân loại: Hướng dẫn toàn diện
Phân loại là một loại máy học có giám sát trong đó mục tiêu là dự đoán nhãn lớp phân loại của các quan sát mới dựa trên các quan sát trong quá khứ. Nó liên quan đến việc phân loại hoặc phân loại dữ liệu đầu vào thành hai hoặc nhiều lớp.
1. Cơ sở phân loại
Về cốt lõi, việc phân loại nhằm mục đích xác định danh mục hoặc lớp mà một quan sát mới thuộc về, dựa trên một tập dữ liệu huấn luyện chứa các quan sát đã biết thành viên danh mục. Ví dụ: phân loại email thành 'thư rác' hoặc 'không phải thư rác' là nhiệm vụ phân loại nhị phân.
2. Các dạng bài toán phân loại
Chủ yếu có hai loại vấn đề phân loại:
- Phân loại nhị phân: Bao gồm hai lớp để dự đoán. Ví dụ: xác định xem hình ảnh có phải là mèo hay không là một nhiệm vụ phân loại nhị phân.
- Phân loại nhiều lớp: Liên quan đến nhiều hơn hai lớp để dự đoán. Ví dụ: phân loại một tập hợp hình ảnh thành ba loại: mèo, chó hoặc thỏ là một nhiệm vụ phân loại nhiều lớp.
3. Các thuật toán phân loại phổ biến
Một số thuật toán thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại, bao gồm:
- Cây quyết định: Sử dụng mô hình dạng cây về các quyết định và hậu quả có thể xảy ra của chúng.
- Rừng ngẫu nhiên: Một tập hợp các Cây quyết định, thường được sử dụng để cải thiện độ chính xác.
- Máy vectơ hỗ trợ (SVM): Tìm siêu phẳng phân chia tập dữ liệu thành các lớp tốt nhất.
- Hồi quy logistic: Mặc dù có tên như vậy nhưng nó được sử dụng để phân loại nhị phân, dự đoán xác suất một quan sát là một phần của một trong hai lớp.
- Naive Bayes: Dựa trên việc áp dụng định lý Bayes với giả định "ngây thơ" về tính độc lập của đặc điểm.
4. Đánh giá mô hình phân loại
Đánh giá các mô hình phân loại là rất quan trọng để hiểu được hiệu suất của chúng. Các số liệu phổ biến bao gồm:
- Độ chính xác: Tỷ lệ dự đoán mà mô hình đưa ra đúng. Được tính bằng \(\textrm{Sự chính xác} = \frac{\textrm{Số dự đoán đúng}}{\textrm{Tổng số dự đoán}}\) .
- Độ chính xác: Tỷ lệ các phiên bản có liên quan trong số các phiên bản được truy xuất. Được tính bằng \(\textrm{Độ chính xác} = \frac{\textrm{Tích cực thực sự}}{\textrm{Dương tính thật + Dương tính giả}}\) .
- Thu hồi: Tỷ lệ các trường hợp liên quan đã được truy xuất. Được tính như \(\textrm{Nhớ lại} = \frac{\textrm{Tích cực thực sự}}{\textrm{Dương tính thật + Âm tính giả}}\) .
- Điểm F1: Trung bình có trọng số của Độ chính xác và Thu hồi, được tính bằng \(\textrm{F1} = 2 \times \frac{\textrm{Độ chính xác} \times \textrm{Nhớ lại}}{\textrm{Chính xác + Thu hồi}}\) .
5. Ví dụ thực tế: Phân loại email
Hãy xem xét một ví dụ đơn giản về phân loại nhị phân, trong đó chúng tôi muốn phân loại email thành 'thư rác' hoặc 'không phải thư rác'. Chúng tôi sử dụng tập dữ liệu chứa email có nhãn của chúng. Một thuật toán đơn giản có thể là tìm kiếm các từ khóa cụ thể có liên quan đến email spam. Nếu email chứa các từ như "ưu đãi", "miễn phí" hoặc "người chiến thắng" thì email đó có thể bị phân loại là thư rác.
6. Những thách thức trong việc phân loại
Việc phân loại tuy có tác dụng mạnh mẽ nhưng cũng phải đối mặt với một số thách thức, chẳng hạn như:
- Các lớp không cân bằng: Khi một lớp đông hơn đáng kể so với các lớp khác, dẫn đến một mô hình có thể thiên về lớp đa số.
- Trang bị quá mức: Khi một mô hình tìm hiểu chi tiết và độ nhiễu trong dữ liệu huấn luyện đến mức nó tác động tiêu cực đến hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới.
- Trang bị thiếu: Khi một mô hình không học dữ liệu huấn luyện cũng như không khái quát hóa dữ liệu mới một cách hiệu quả.
- Nhiễu: Sự hiện diện của dữ liệu không liên quan hoặc sai sót có thể dẫn đến phân loại không chính xác.
7. Kết luận
Phân loại là một thành phần quan trọng của học máy, hữu ích trong nhiều ứng dụng từ lọc email đến chẩn đoán y tế. Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của phân loại, những thách thức của nó và cách đánh giá các mô hình có thể mang lại nhiều giải pháp dựa trên dữ liệu.
