Classification, hay phân lớp, là một nhiệm vụ cốt lõi trong học máy, nơi mục tiêu là dự đoán nhãn phân loại cho một mẫu dữ liệu mới dựa trên một tập dữ liệu đã được gán nhãn từ trước. Từ dự đoán thời tiết, nhận dạng hình ảnh, phân loại email spam, đến dự đoán khách hàng tiềm năng, phân lớp được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, giúp chúng ta tự động hóa quyết định và phân tích dữ liệu. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả công việc mà còn mở ra khả năng khám phá và phát hiện kiến thức mới từ dữ liệu.
R, một ngôn ngữ lập trình thống kê và phân tích dữ liệu, đã trở thành một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt cho classification. Được trang bị một bộ sưu tập phong phú các gói và hàm thống kê, R cung cấp một môi trường toàn diện cho cả phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình học máy. Sự đa dạng của các gói trong R, từ caret, nnet, randomForest, đến các gói học sâu như keras và tensorflow, làm cho R trở thành lựa chọn hàng đầu cho việc phát triển và triển khai các mô hình phân lớp.
Sự tiện lợi và linh hoạt của R không chỉ nằm ở việc cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và mô hình hóa mà còn ở khả năng tích hợp dễ dàng với các hệ thống và ngôn ngữ khác, hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu từ thu thập và xử lý dữ liệu đến trực quan hóa và diễn giải kết quả. Điều này, kết hợp với cộng đồng người dùng đông đảo và tích cực cung cấp sự hỗ trợ, tài liệu hướng dẫn và các gói cập nhật thường xuyên, khiến R trở thành một môi trường lý tưởng cho bất kỳ ai từ người mới bắt đầu đến các chuyên gia dữ liệu muốn thực hiện các nhiệm vụ classification và phân tích dữ liệu.
Dữ liệu và Chuẩn Bị Dữ liệu
Trong các nhiệm vụ phân lớp, việc sử dụng và chuẩn bị dữ liệu một cách chính xác là yếu tố quan trọng quyết định đến hiệu suất của mô hình. Dữ liệu thường được sử dụng trong các tác vụ này có thể được phân loại thành hai loại chính: dữ liệu số (numerical data) và dữ liệu phân loại (categorical data).
- Dữ liệu số bao gồm các giá trị số có thể là liên tục hoặc rời rạc. Ví dụ về dữ liệu số liên tục bao gồm chiều cao, cân nặng, hoặc nhiệt độ, trong khi dữ liệu số rời rạc có thể là số lượng sản phẩm được bán hoặc số lượng lần đăng nhập vào một trang web.
- Dữ liệu phân loại bao gồm các biến không số mà thể hiện các nhóm hoặc danh mục. Ví dụ, giới tính (nam, nữ), loại sản phẩm, hoặc kết quả phân lớp (spam hoặc không spam).
Chuẩn Bị và Xử Lý Dữ liệu
1. Làm Sạch Dữ liệu: Quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm việc xóa bỏ dữ liệu nhiễu, xử lý giá trị thiếu, và loại bỏ các đặc điểm không liên quan hoặc trùng lặp. Điều này giúp tăng cường chất lượng dữ liệu, làm cho mô hình phân lớp hoạt động tốt hơn.
2. Chuyển Đổi Dữ liệu Phân loại: Để sử dụng dữ liệu phân loại trong mô hình phân lớp, cần phải chuyển chúng thành dạng số. Cách thực hiện phổ biến bao gồm việc mã hóa one-hot, nơi mỗi danh mục được biểu diễn như một vectơ nhị phân.
3. Chia Tập Dữ liệu: Phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra là bước quan trọng để đánh giá hiệu suất mô hình. Tập huấn luyện được sử dụng để “dạy” mô hình, trong khi tập kiểm tra được dùng để kiểm tra và đánh giá độ chính xác của mô hình.
4. Chuẩn hóa/ Tính năng Kỹ thuật: Trong nhiều trường hợp, việc chuẩn hóa dữ liệu số (ví dụ, đưa chúng về cùng một khoảng giá trị) hoặc tạo ra các tính năng mới từ dữ liệu hiện có (feature engineering) có thể cải thiện đáng kể hiệu suất mô hình.
5. Giảm chiều dữ liệu: Đối với các tập dữ liệu có số lượng đặc điểm lớn, giảm chiều dữ liệu có thể giúp loại bỏ sự phức tạp không cần thiết và tăng tốc độ huấn luyện mô hình mà không làm mất đi thông tin quan trọng.
Quá trình chuẩn bị và xử lý dữ liệu đòi hỏi sự cẩn thận và kỹ lưỡng, nhưng là bước không thể thiếu trong việc xây dựng mô hình phân lớp chính xác và hiệu quả trong R.
Giới thiệu về Classification
Chúng tôi sử dụng nó để dự đoán một nhãn Classification, chẳng hạn như thời tiết: mưa, nắng, nhiều mây hoặc có tuyết.
Có nhiều bộ Classification khác nhau có sẵn:
- Cây quyết định – Chúng được tổ chức dưới dạng các bộ câu hỏi và câu trả lời trong cấu trúc cây.
- Bộ Classification Naive Bayes – Một mô hình học máy xác suất được sử dụng để Classification.
- Bộ Classification K-NN – Dựa trên các thước đo tương tự như khoảng cách, nó Classification các trường hợp mới.
- Hỗ trợ Máy vectơ – Nó là một bộ Classification tuyến tính nhị phân không xác suất, xây dựng một mô hình để Classification một trường hợp thành một trong hai loại.
Xét ví dụ sau
classification(trExemplObj,classLabels,valExemplObj=NULL,kf=5,kernel="linear")
Với:
- trExemplObj – Đây là một đối tượng eSet đào tạo mẫu.
- classLabels – Nó đang được lưu trữ trong đối tượng eSet dưới dạng tên biến, ví dụ: “type”.
- valExemplObj – Nó được gọi là đối tượng eSet xác thực mẫu.
- kf – Nó được gọi là giá trị gấp k của tham số xác nhận chéo. Ngoài ra, giá trị mặc định là 5 lần. Bằng cách đặt “Loo” hoặc “LOO” một Xác thực chéo để lại một lần mà chúng tôi phải thực hiện.
- kernel – Trong phân tích Classification, chúng tôi sử dụng một loại Kernel. Hạt nhân mặc định là “tuyến tính”.
- classL – Các nhãn của tập hợp xe lửa.
- valClassL – Nó được gọi là nhãn của tập xác nhận nếu không phải là NULL.
- predLbls – Nó được định nghĩa là các nhãn được dự đoán theo phân tích Classification.
Cây quyết định trong R
Nó là một loại thuật toán học có giám sát. Chúng tôi sử dụng nó cho các vấn đề Classification. Nó hoạt động cho cả hai loại biến đầu vào và đầu ra. Trong kỹ thuật này, chúng tôi chia tổng thể thành hai hoặc nhiều tập hợp đồng nhất. Hơn nữa, nó dựa trên bộ chia / bộ phân biệt quan trọng nhất trong các biến đầu vào.
Cây quyết định là một công cụ Classification phi tuyến tính mạnh mẽ. Cây quyết định sử dụng cấu trúc giống cây để tạo ra mối quan hệ giữa các tính năng khác nhau và các kết quả tiềm năng. Nó sử dụng các quyết định phân nhánh làm cấu trúc cốt lõi của nó.
Khi Classification dữ liệu, Cây quyết định thực hiện theo các bước được đề cập bên dưới:
- Nó đặt tất cả các ví dụ đào tạo về gốc.
- Dựa trên các thuộc tính đã chọn khác nhau, Cây quyết định phân chia các ví dụ đào tạo này.
- Sau đó, nó sẽ chọn các thuộc tính bằng cách sử dụng một số biện pháp thống kê.
- Phân vùng đệ quy tiếp tục cho đến khi không còn ví dụ đào tạo nào nữa.
Các thuật ngữ quan trọng liên quan đến cây quyết định
- Root Node : Nó đại diện cho toàn bộ tập hợp hoặc mẫu. Hơn nữa, nó được chia thành hai hoặc nhiều tập hợp đồng nhất.
- Chia tách : Trong điều này, chúng tôi thực hiện việc phân chia một nút thành hai hoặc nhiều nút con.
- Cây quyết định : Nó được tạo ra khi một nút con tách thành các nút con xa hơn.
- Nút lá / nút đầu cuối : Các nút không phân chia được gọi là nút Lá hoặc nút đầu cuối.
- Cắt tỉa: Khi chúng ta loại bỏ các nút con của một nút quyết định, quá trình này được gọi là cắt tỉa. Đó là quá trình phân tách ngược lại.
- Cành / Cây phụ : Một phần phụ của toàn bộ cây được gọi là nhánh hoặc cây con.
- Nút cha và nút con : Một nút được chia thành các nút con được gọi là nút cha của các nút con trong khi các nút con là con của nút cha.
Các loại cây quyết định
- Cây quyết định Classification (Classification) : Cây quyết định có một biến mục tiêu Classification.
- Cây quyết định biến liên tục (regression) : Cây quyết định có một biến mục tiêu liên tục.
Categorical (classification) Trees và Continuous (regression) Trees
Cây regression được sử dụng khi biến phụ thuộc liên tục trong khi cây Classification được sử dụng khi biến phụ thuộc có tính Classification.
Trong liên tục, giá trị thu được là phản hồi trung bình của quan sát.
Trong Classification, một giá trị thu được bởi một nút đầu cuối là một phương thức quan sát.
Có một điểm giống nhau trong cả hai trường hợp. Quá trình tách tiếp tục dẫn đến các cây phát triển cho đến khi đạt các tiêu chí dừng. Tuy nhiên, cây đã trưởng thành có khả năng trang bị quá nhiều dữ liệu, dẫn đến độ chính xác của dữ liệu không nhìn thấy được kém. Điều này mang lại ‘sự cắt tỉa’. Cắt tỉa là một trong những kỹ thuật sử dụng để xử lý trang phục quá mức.
Ưu điểm của Cây quyết định trong R
- Dễ hiểu: Không cần bất kỳ kiến thức thống kê nào để đọc và giải thích chúng. Biểu diễn đồ họa của nó rất trực quan và người dùng có thể liên hệ giả thuyết của họ.
- Yêu cầu làm sạch dữ liệu ít hơn : So với một số kỹ thuật mô hình hóa khác, nó yêu cầu ít dữ liệu hơn.
- Kiểu dữ liệu không phải là một ràng buộc: Nó có thể xử lý cả biến số và biến Classification.
- S thúc đẩy để hiểu và diễn giải.
- Yêu cầu chuẩn bị ít dữ liệu .
- Nó hoạt động với cả dữ liệu số và dữ liệu Classification .
- Xử lý sự không tuyến tính .
- Có thể xác nhận một mô hình bằng cách sử dụng các thử nghiệm thống kê.
- Nó là mạnh mẽ . Nó hoạt động tốt ngay cả khi bạn đi chệch khỏi các giả định.
- Nó mở rộng thành Dữ liệu lớn .
Nhược điểm của Cây quyết định R
- Trang bị quá mức : Đây là một trong những khó khăn thực tế nhất đối với mô hình Cây quyết định. Bằng cách đặt những hạn chế trên các thông số mô hình và cắt tỉa, chúng ta có thể giải quyết vấn đề này trong R .
- Không phù hợp với các biến số liên tục : Tại thời điểm sử dụng các biến số liên tục. Bất cứ khi nào nó Classification các biến trong các danh mục khác nhau, Cây quyết định sẽ mất thông tin.
- Để tìm hiểu cây tối ưu toàn cục là khó NP, các bí danh dựa vào tìm kiếm tham lam .
- Mối quan hệ “nếu-thì” phức tạp giữa các đối tượng địa lý làm tăng kích thước cây . Ví dụ – Cổng XOR, bộ ghép kênh.
Giới thiệu về Classification Bayes của Naïve
Chúng tôi sử dụng định lý Bayes để đưa ra dự đoán. Nó dựa trên kiến thức trước đây và bằng chứng hiện tại.
Định lý Bayes được biểu diễn bằng phương trình sau:
trong đó P (A) và P (B) là xác suất của các sự kiện A và B không liên quan đến nhau. P (A | B) là xác suất của A có điều kiện đối với B và P (B | A) là xác suất của B có điều kiện đối với A.
Giới thiệu về Support Vector Machine
Support Vector Machine là gì?
Chúng tôi sử dụng nó để tìm siêu phẳng tối ưu (đường thẳng trong 2D, mặt phẳng 3D và siêu phẳng trong nhiều hơn 3 chiều). Điều này giúp tối đa hóa lợi nhuận giữa hai lớp. Vectơ hỗ trợ là các quan sát hỗ trợ siêu phẳng ở hai bên.
Nó giúp giải quyết một vấn đề tối ưu hóa tuyến tính. Nó cũng giúp ích trong việc tìm kiếm siêu phẳng có lợi nhuận lớn nhất. Chúng tôi sử dụng “Kernel Trick” để phân tách các trường hợp không thể tách rời.
Các thuật ngữ liên quan đến R SVM
Tại sao lại là Hyperplane?
Nó là một đường trong 2D và mặt phẳng trong 3D. Ở các kích thước cao hơn (nhiều hơn 3D), nó được gọi là siêu phẳng. Hơn nữa, SVM giúp chúng ta tìm ra một siêu phẳng có thể tách hai lớp.
Khoảng cách giữa siêu phẳng và điểm dữ liệu gần nhất được gọi là lề. Nhưng nếu chúng ta muốn nhân đôi nó, thì nó sẽ bằng biên.
Làm thế nào để tìm siêu phẳng tối ưu?
Đầu tiên, chúng ta phải chọn hai siêu máy bay. Họ phải tách dữ liệu không có điểm nào giữa chúng. Sau đó, tối đa hóa khoảng cách giữa hai siêu máy bay này. Khoảng cách ở đây là ‘lề’.
Kernel là gì?
Đây là một phương pháp giúp làm cho SVM chạy, trong trường hợp các điểm dữ liệu có thể phân tách phi tuyến tính. Chúng tôi sử dụng một hàm nhân để chuyển đổi dữ liệu thành một không gian đặc trưng có chiều cao hơn. Và cũng với sự trợ giúp của nó, thực hiện phân tách tuyến tính.
Các loại kernel khác nhau
1 . tuyến tính: u ‘* v
2 . đa thức: (gamma * u ‘* v + coef0) ^ bậc
3. Cơ sở radial (RBF): exp (-gamma * | uv | ^ 2) sigmoid: tanh (gamma * u’ * v + coef0)
RBF thường là loại phổ biến nhất.
SVM hoạt động như thế nào?
- Chọn một siêu mặt phẳng tối ưu để tối đa hóa lợi nhuận.
- Áp dụng hình phạt đối với Classification sai (tham số điều chỉnh cost ‘c’).
- Nếu phân tách không tuyến tính các điểm dữ liệu. Sau đó chuyển đổi dữ liệu sang không gian chiều cao. Nó được thực hiện để Classification nó một cách dễ dàng với sự trợ giúp của các bề mặt quyết định tuyến tính.
Ưu điểm của SVM trong R
- Nếu chúng ta đang sử dụng thủ thuật Kernel trong trường hợp dữ liệu có thể phân tách phi tuyến tính thì nó hoạt động rất tốt.
- SVM hoạt động tốt trong không gian chiều cao và trong trường hợp Classification văn bản hoặc hình ảnh.
- Nó không bị vấn đề đa cộng tuyến.
Nhược điểm của SVM trong R
- Mất nhiều thời gian hơn trên các tập dữ liệu có kích thước lớn.
- SVM không trả về các ước tính xác suất.
- Trong trường hợp dữ liệu có thể phân tách tuyến tính, điều này gần giống như regression logistic.
SVM – regression
- Có, chúng ta có thể sử dụng nó cho bài toán regression, trong đó biến phụ thuộc hoặc biến đích là liên tục.
- Mục đích của regression SVM cũng giống như bài toán Classification tức là để tìm biên độ lớn nhất.
Thực Hiện Classification trong R
Trong R, việc thực hiện các tác vụ classification được hỗ trợ bởi một loạt các gói phần mềm mạnh mẽ. Trong số đó, caret, e1071, và randomForest là ba gói phổ biến và mạnh mẽ, mỗi gói hỗ trợ một loạt các mô hình học máy, bao gồm cả phân lớp. Dưới đây là hướng dẫn cụ thể và ví dụ mã nguồn R minh họa cách sử dụng các gói này.
Sử Dụng Gói caret cho Classification
Gói caret (Classification And REgression Training) là một công cụ toàn diện cho việc xây dựng mô hình phân lớp và hồi quy. caret hỗ trợ nhiều mô hình, tự động hóa việc tinh chỉnh tham số, và đánh giá mô hình.
library(caret)
data(iris)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8,
list = FALSE,
times = 1)
irisTrain <- iris[ trainIndex,]
irisTest <- iris[-trainIndex,]
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
number = 10,
repeats = 5)
fit <- train(Species ~ ., data = irisTrain,
method = "rf",
trControl = fitControl)
predictions <- predict(fit, irisTest)
confusionMatrix(predictions, irisTest$Species)Sử Dụng Gói e1071 cho SVM
Gói e1071 cung cấp chức năng cho SVM (Support Vector Machines), một phương pháp phân lớp mạnh mẽ. Đây là một ví dụ cách sử dụng SVM với e1071:
library(e1071) data(iris) model <- svm(Species ~ ., data = iris) summary(model) predictions <- predict(model, iris) table(predictions, iris$Species)
Sử Dụng Gói randomForest cho Phân Lớp
Gói randomForest cung cấp cách thức để xây dựng mô hình Rừng Ngẫu nhiên, một phương pháp ensemble mạnh mẽ dựa trên cây quyết định.
library(randomForest) data(iris) set.seed(123) rfModel <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, ntree=500) print(rfModel) predictions <- predict(rfModel, iris) confusionMatrix(predictions, iris$Species)
Trong mỗi ví dụ, dữ liệu iris được sử dụng để minh họa cách áp dụng mỗi mô hình. Cả ba gói đều cung cấp chức năng đánh giá mô hình, giúp người dùng R có thể dễ dàng kiểm tra hiệu suất mô hình của mình trên dữ liệu thực tế. Việc lựa chọn gói và phương pháp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể và tính chất của dữ liệu bạn đang làm việc.
Đánh giá mô hình phân lớp
Đánh giá mô hình phân lớp là một bước quan trọng để xác định hiệu suất và độ tin cậy của mô hình trước khi áp dụng nó vào thực tế. Có nhiều phương pháp đánh giá khác nhau, mỗi phương pháp cung cấp một góc nhìn khác nhau về hiệu suất mô hình.
Độ Chính Xác (Accuracy)
Độ chính xác là tỷ lệ giữa số lượng dự đoán chính xác và tổng số lượng dự đoán. Đây là một chỉ số cơ bản và trực quan nhất để đánh giá mô hình.
accuracy <- sum(predictions == irisTest$Species) / length(predictions)
Ma Trận Nhầm Lẫn (Confusion Matrix)
Ma trận nhầm lẫn cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách mô hình thực hiện trên mỗi lớp. Nó cho biết số lượng dự đoán chính xác và không chính xác, phân biệt giữa các loại lỗi.
confusionMatrix(predictions, irisTest$Species)
AUC-ROC
AUC (Diện tích dưới đường cong) và ROC (Receiver Operating Characteristic) là một cách để đánh giá mô hình dựa trên khả năng phân biệt giữa các lớp. ROC là một đồ thị biểu diễn tỷ lệ dương tính thực sự so với tỷ lệ dương tính giả dựa trên nhiều ngưỡng cắt khác nhau, và AUC đo lường toàn bộ diện tích dưới đường ROC, cung cấp một chỉ số duy nhất về hiệu suất mô hình.
library(pROC) roc <- roc(irisTest$Species, as.numeric(predictions)) auc(roc)
Các Chỉ Số Khác
Các chỉ số đánh giá khác bao gồm độ nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity), F1-score, và Precision-Recall curve, mỗi chỉ số phản ánh khía cạnh khác nhau của hiệu suất mô hình.
Sử dụng R để đánh giá mô hình phân lớp không chỉ giúp xác định được mô hình nào phù hợp nhất với dữ liệu của bạn mà còn giúp phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trong mô hình, như overfitting hoặc bias. R cung cấp các gói như caret, pROC, và ROCR để hỗ trợ việc tính toán và trực quan hóa các chỉ số đánh giá mô hình này, giúp quá trình đánh giá trở nên dễ dàng và chính xác.
Tối ưu hóa mô hình
Tối ưu hóa mô hình là một quá trình quan trọng nhằm cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình phân lớp. Hai kỹ thuật chính trong quá trình này là chọn lọc tính năng (feature selection) và tinh chỉnh tham số mô hình (model tuning).
Chọn Lọc Tính Năng (Feature Selection)
Chọn lọc tính năng là quá trình lựa chọn những đặc điểm quan trọng nhất từ dữ liệu để sử dụng trong mô hình. Mục tiêu là loại bỏ các đặc điểm dư thừa hoặc không liên quan, từ đó giảm kích thước dữ liệu và cải thiện hiệu suất mô hình. Kỹ thuật này không chỉ giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình mà còn có thể giúp cải thiện độ chính xác bằng cách giảm nguy cơ overfitting.
Tinh Chỉnh Tham Số Mô Hình (Model Tuning)
Tinh chỉnh tham số mô hình là quá trình điều chỉnh các tham số của mô hình để tìm ra bộ tham số tốt nhất cho mô hình đó. Mỗi mô hình học máy có một tập hợp các tham số có thể được điều chỉnh để cải thiện hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu cụ thể. Tinh chỉnh tham số có thể là một quá trình thử nghiệm và lỗi mất thời gian, nhưng việc tìm ra bộ tham số tối ưu có thể mang lại cải thiện đáng kể về hiệu suất.
Sử Dụng Gói caret Trong R để Tối Ưu Hóa Mô Hình
Gói caret trong R là một công cụ toàn diện cho việc huấn luyện và tối ưu hóa mô hình học máy. caret cung cấp chức năng cho cả chọn lọc tính năng và tinh chỉnh tham số mô hình thông qua một giao diện nhất quán.
- Tinh Chỉnh Mô Hình với
caret:
library(caret) set.seed(123) trainControl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3, search = "grid") tuneGrid <- expand.grid(.mtry = c(2, 3, 4)) fit <- train(Species ~ ., data = iris, method = "rf", metric = "Accuracy", tuneGrid = tuneGrid, trControl = trainControl) print(fit)
Quá trình này sử dụng phương pháp kiểm định chéo và một lưới tìm kiếm để tìm ra giá trị tối ưu cho tham số mtry của mô hình rừng ngẫu nhiên.
- Chọn Lọc Tính Năng với
caret:
caret cũng hỗ trợ các phương pháp chọn lọc tính năng tự động, giúp xác định những đặc điểm quan trọng nhất cho mô hình.
Tối ưu hóa mô hình thông qua việc chọn lọc tính năng và tinh chỉnh tham số là bước không thể thiếu trong việc phát triển mô hình học máy, và caret là một công cụ mạnh mẽ giúp tự động hóa và đơn giản hóa quá trình này trong R.
Phương Pháp Phân Lớp Hiện Đại
Trong những năm gần đây, sự tiến bộ trong lĩnh vực học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã mở ra những cánh cửa mới cho việc phân lớp dữ liệu với độ chính xác và khả năng tự động hóa cao. Các phương pháp này đặc biệt hữu ích trong việc xử lý dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh, và ngôn ngữ tự nhiên, nơi mà các mô hình truyền thống có thể không hiệu quả.
Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN) và Học Sâu (Deep Learning)
- ANN là các mô hình học máy được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ. Chúng gồm nhiều lớp nơ-ron nhân tạo, mỗi lớp có thể học các đặc điểm từ dữ liệu một cách tự động.
- Học Sâu, một nhánh của ANN, sử dụng các mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn, cho phép mô hình học được các đặc điểm phức tạp và trừu tượng từ dữ liệu lớn.
Sử Dụng keras và tensorflow trong R
keras và tensorflow là hai gói trong R cho phép tận dụng sức mạnh của học sâu để thực hiện các tác vụ phân lớp. TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở phổ biến cho học sâu, và keras là một API trên TensorFlow giúp tạo và huấn luyện các mô hình học sâu với giao diện dễ sử dụng.
Ví dụ: Phân lớp Sử dụng keras trong R
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về cách sử dụng keras trong R để xây dựng và huấn luyện một mô hình học sâu cho tác vụ phân lớp:
library(keras)
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units = 256, activation = 'relu', input_shape = c(784)) %>%
layer_dropout(rate = 0.4) %>%
layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>%
layer_dropout(rate = 0.3) %>%
layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')
model %>% compile(
loss = 'categorical_crossentropy',
optimizer = optimizer_rmsprop(),
metrics = c('accuracy')
)
# Giả sử `train_images` và `train_labels` là dữ liệu huấn luyện đã được chuẩn bị
model %>% fit(train_images, train_labels, epochs = 30, batch_size = 128)
# Đánh giá mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra
# Giả sử `test_images` và `test_labels` là dữ liệu kiểm tra
model %>% evaluate(test_images, test_labels)Mô hình trên sử dụng các lớp dense để xây dựng một kiến trúc học sâu đơn giản và áp dụng dropout để giảm overfitting. Mô hình này sau đó được huấn luyện trên dữ liệu huấn luyện và cuối cùng được đánh giá trên tập dữ liệu kiểm tra.
Sự phát triển của các gói như keras và tensorflow trong R mang lại cơ hội mới cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà nghiên cứu để áp dụng các kỹ thuật phân lớp.
Bản tóm tắt
Chúng tôi đã nghiên cứu về Classification trong R cùng với cách sử dụng và ưu nhược điểm của chúng. Chúng tôi cũng đã học các ví dụ thời gian thực giúp học Classification theo cách tốt hơn.
