教師あり分類アルゴリズムとその仕組みのレビュー

教師あり分類に使用されるアルゴリズムはデータを分類および予測でき、機械学習の分野で最も一般的に使用されるアルゴリズムの 1 つです。これらのアルゴリズムは、画像認識、音声認識、信用評価、リスク分析など、さまざまな分野でデータを分類できます。教師あり分類アルゴリズムは、企業、機関、個人が、分類による消費者の購買行動の予測、患者の健康状態の判断、スパムの特定などのデータ分析と意思決定を行うのに役立ちます。さらに、これらのアルゴリズムは、自然言語処理、機械翻訳、ロボット制御などの分野でも使用できます。つまり、教師あり分類のアルゴリズムはさまざまな分野で広く利用されており、業務効率や意思決定の質の向上に大きな意義を持っています。

以下は、教師あり分類に使用される一般的なアルゴリズムとその原理の紹介です。

デシジョン ツリー: さまざまな特性に応じて、データは、さまざまなカテゴリに対応する複数の領域に分割されます。

単純ベイズ分類器は、各特徴が互いに独立していると仮定して、ベイズの定理、事前確率、および条件付き確率を使用してデータを分類します。

サポート ベクター マシンは、超平面を構築することでさまざまなカテゴリのデータを分離するアルゴリズムです。超平面から最も近いデータ ポイントまでの距離を最大化することで、分類の精度が向上します。 2 次元では、超平面は直線として見ることができます。

ロジスティック回帰: このアルゴリズムは、ロジスティック関数を使用して分類モデルを構築します。ロジスティック関数の入力は特徴値の加重合計であり、出力は特徴値に属する確率です。特定のクラスであり、分類の結果は、しきい値より大きいデータ ポイントがこのカテゴリに属する​​確率となります。

ランダム フォレスト: 複数の決定木を組み合わせてフォレストを形成し、各決定木が独立してデータを分類し、最終的に投票によって最終的な分類結果を決定するアルゴリズムです。

最近傍アルゴリズム: このアルゴリズムは、新しいデータと既知のデータを比較して、最も近いデータ ポイントを見つけます。このポイントの分類が新しいデータの分類になります。

ニューラル ネットワーク: このアルゴリズムは、複数の層のニューロン (ノード) を構築することによってデータを分類します。各ニューロンは、入力データと出力データの関係を学習することによって自身を決定します。

AdaBoost アルゴリズム: このアルゴリズムは、複数の弱分類器を繰り返しトレーニングし (分類精度はランダムな推測よりわずかに高い)、これらの弱分類器を組み合わせて強分類器にします。誤って分類されたデータ ポイントがより高い重みを受け取るように、データ セットの重みを設定します。

勾配ブースティング アルゴリズム: このアルゴリズムも、弱分類器を反復的にトレーニングし、それらを組み合わせて強分類器にします。違いは、勾配降下法によって分類器のパラメーターを調整することです。

線形判別分析: このアルゴリズムは、データを低次元空間に投影して、さまざまなカテゴリのデータをできる限り分離し、分類のために新しいデータをこの空間に投影します。

アンサンブル学習アルゴリズム: これらのアルゴリズムは、バギングやブースティングなどの複数の分類器を組み合わせることで分類精度を向上させます。

マルチカテゴリ分類アルゴリズム: これらのアルゴリズムは、1 対多や 1 対 1 の分類方法など、複数のカテゴリの分類問題を処理するために使用されます。

ディープ ラーニング アルゴリズム: このアルゴリズムは、畳み込みニューラル ネットワークやリカレント ニューラル ネットワークなどの多層ニューラル ネットワークを構築することによってデータを分類します。

決定ルール アルゴリズム: このアルゴリズムは、C4.5 アルゴリズムや CN2 アルゴリズムなどの一連のルールを生成することによってデータを分類します。

フィッシャー判別分析アルゴリズム: このアルゴリズムは、カテゴリ間の距離を最大化し、カテゴリ内の分散を最小化することによって分類を実行します。

線形回帰アルゴリズム: このアルゴリズムは、特徴値の加重和の関数である線形モデルを確立することによってデータを分類します。

デシジョン フォレスト アルゴリズム: このアルゴリズムはランダム フォレストの変形であり、ランダム サブスペースのアイデアを使用し、トレーニング プロセス中にデシジョン ツリーごとに異なる機能を使用します。

パーセプトロン アルゴリズム: このアルゴリズムは、入力データと出力データの間の関係を学習し、データを 2 つのカテゴリに分類することによって超平面を決定します。

混合ガウス モデル アルゴリズム: このアルゴリズムは、複数のガウス分布を使用してデータをモデル化し、各ガウス分布はカテゴリに対応します。

改良された KNN アルゴリズム: このアルゴリズムは分類に KNN アルゴリズムを使用しますが、欠落している特徴値については KNNImpute アルゴリズムを使用して埋め、KNN アルゴリズムを使用して影響を軽減します。ノイズ。

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