Förstå övervakad inlärning
Övervakad inlärning är en typ av maskininlärning där maskinen lär sig av märkta data, d.v.s. data där utresultatet redan är känt. Målet är att träna en modell som kan förutsäga utresultatet för nya, osedda data.
Välj ett problem
Bestäm vilken typ av problem du vill lösa med övervakad inlärning:
- Klassificering: Identificera om en data punkt tillhör en viss kategori.
- Regression: Förutsäga ett numeriskt värde baserat på givna indata.
Välj en algoritm
Vanliga algoritmer för övervakad inlärning inkluderar:
- Klassificering: Logistisk regression, supportvektormaskiner, besluts träd
- Regression: Linjär regression, regressions träd, slumpmässiga skogar
Rengör och förbered data
Se till att dina data är rena och fria från fel. Dela upp data i tränings- och testuppsättningar.
Träna modellen
Mata in träningsuppsättningen i den valda algoritmen för att träna en förutsägande modell.
Utvärdera modellen
Använd testuppsättningen för att utvärdera hur väl modellen presterar.
Exempel: Introduktion till övervakad inlärning
- Klassificering: Träningsuppsättning med bilder av katter och hundar, märkta med "katt" eller "hund". Modellen kan användas för att klassificera nya bilder som katt eller hund.
- Regression: Träningsuppsättning med huspriser, baserat på faktorer som kvadratmeter och läge. Modellen kan användas för att förutsäga pris för nya hus baserat på deras egenskaper.