Rate this post

Chúng tôi vẽ đồ thị mô hình tuyến tính của mình với các tham số ngẫu nhiên được gán cho nó. Chúng tôi nhận thấy rằng nó không phù hợp với dữ liệu của chúng tôi. Những gì chúng ta phải làm. Chúng ta cần huấn luyện mô hình này để mô hình có các thông số trọng lượng và độ chệch tối ưu và phù hợp với dữ liệu này.

Các bài viết liên quan:

Tóm tắt nội dung

Giới thiệu về Linear Model trong Machine Learning

Linear Model là một mô hình học máy cơ bản và phổ biến trong lĩnh vực Machine Learning. Nó được sử dụng để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào và biến đầu ra. Linear Model giả định rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào và biến đầu ra, và mục tiêu của nó là tìm ra các trọng số tối ưu để dự đoán biến đầu ra dựa trên biến đầu vào.

Mô hình tuyến tính đơn giản nhất trong Linear Model là Linear Regression, trong đó, mô hình cố gắng tìm ra một đường thẳng tốt nhất để biểu diễn mối quan hệ giữa biến đầu vào và biến đầu ra. Công thức chung của Linear Regression là:

y = w1x1 + w2x2 + … + wn*xn + b

Trong đó, y là biến đầu ra, x1, x2, …, xn là các biến đầu vào, w1, w2, …, wn là các trọng số tương ứng, và b là sai số (bias). Mục tiêu là tìm ra các giá trị tối ưu của các trọng số để mô hình dự đoán được biến đầu ra chính xác nhất.

Linear Model cũng có thể được mở rộng để xử lý các vấn đề phức tạp hơn, ví dụ như Logistic Regression trong bài toán phân loại, và các biến thể khác như Ridge Regression, Lasso Regression, Elastic Net Regression để giải quyết vấn đề overfitting và tăng tính tổng quát của mô hình.

Sử dụng Linear Model trong Machine Learning giúp chúng ta có thể hiểu và dự đoán mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào và biến đầu ra, từ đó áp dụng vào các bài toán dự đoán, phân loại, và ước lượng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh tế, y học, marketing, v.v.

Xem thêm Tập huấn luyện và kiểm tra trong Machine learning

Chuẩn bị dữ liệu cho Linear Model

Để chuẩn bị dữ liệu cho Linear Model, bạn cần thực hiện một số bước quan trọng sau:

Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp như cơ sở dữ liệu, tập tin CSV, API, v.v. Dữ liệu này nên chứa các biến đầu vào và biến đầu ra mà bạn muốn sử dụng để huấn luyện mô hình Linear.
Tiền xử lý dữ liệu: Tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào mô hình. Bước này bao gồm xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu, và mã hóa dữ liệu phân loại thành dạng số.
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra: Dữ liệu nên được chia thành hai tập riêng biệt để huấn luyện và đánh giá mô hình. Thông thường, tỷ lệ chia dữ liệu là 70-80% cho tập huấn luyện và 20-30% cho tập kiểm tra.
Xác định biến đầu vào và biến đầu ra: Xác định các biến đầu vào (features) và biến đầu ra (target) trong dữ liệu. Biến đầu vào là các thuộc tính mà mô hình sẽ sử dụng để dự đoán biến đầu ra.
Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện: Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện theo định dạng phù hợp cho mô hình Linear. Đảm bảo rằng dữ liệu được biểu diễn dưới dạng ma trận (hoặc DataFrame) với các cột biến đầu vào và một cột biến đầu ra.
Xử lý dữ liệu outlier: Kiểm tra và xử lý các giá trị outlier nếu có. Outlier có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình, do đó cần xử lý chúng một cách thích hợp.
Tiêu chuẩn hóa dữ liệu: Tiêu chuẩn hóa dữ liệu là một bước quan trọng để đảm bảo rằng các biến đầu vào có cùng phạm vi giá trị. Có thể sử dụng các phương pháp như chuẩn hóa Min-Max hoặc chuẩn hóa Z-score để tiêu chuẩn hóa dữ liệu.
Xác định hàm mất mát và phương pháp tối ưu: Xác định hàm mất mát (loss function) phù hợp để đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Đồng thời, chọn phương pháp tối ưu hóa như gradient descent để điều chỉnh các trọng số của mô hình.
Tiến hành huấn luyện mô hình: Áp dụng dữ liệu huấn luyện vào mô hình Linear và thực hiện quá trình huấn luyện để điều chỉnh các trọng số và tối ưu hóa mô hình.

Sau khi chuẩn bị dữ liệu cho Linear Model theo các bước trên, bạn sẽ có một tập dữ liệu phù hợp và sẵn sàng để huấn luyện mô hình Linear và thực hiện dự đoán trên dữ liệu mới.

Xem thêm Các gói phần mềm trong Pytorch

Xây dựng Linear Model với PyTorch

Để xây dựng một Linear Model (mô hình tuyến tính) với PyTorch, bạn có thể tuân thủ các bước sau:

Import các thư viện cần thiết:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

Xác định kích thước đầu vào và đầu ra của mô hình:

input_size = ...
output_size = ...

Bạn cần xác định kích thước đầu vào và đầu ra dựa trên dữ liệu của bạn.

Xây dựng lớp mô hình tuyến tính:

class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

Lớp mô hình kế thừa từ lớp nn.Module của PyTorch và có hai phương thức chính: __init__ và forward. Trong __init__, bạn định nghĩa các lớp mạng neural, trong trường hợp này là nn.Linear. Trong forward, bạn xác định cách dữ liệu truyền qua các lớp để đến kết quả dự đoán.

Khởi tạo mô hình:

model = LinearModel(input_size, output_size)

Xác định hàm mất mát và phương pháp tối ưu hóa:

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

Ở đây, ta sử dụng hàm mất mát MSE (Mean Squared Error) và phương pháp tối ưu hóa SGD (Stochastic Gradient Descent) với learning rate là learning_rate.

Thực hiện quá trình huấn luyện:

for epoch in range(num_epochs):
    # Forward pass
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    # Backward pass and optimization
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # Print loss value
    if (epoch+1) % print_interval == 0:
        print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}")

Trong quá trình huấn luyện, ta thực hiện forward pass để tính toán kết quả dự đoán, tính toán hàm mất mát, sau đó thực hiện backward pass và tối ưu hóa để điều chỉnh các trọng số của mô hình. Cuối cùng, ta in giá trị hàm mất mát để theo dõi quá trình huấn luyện.

Sử dụng mô hình đã huấn luyện để dự đoán:

predicted = model(inputs)

Với mô hình đã huấn luyện, ta có thể sử dụng nó để dự đoán đầu ra dựa trên dữ liệu đầu vào mới.

Đây là cấu trúc cơ bản để xây dựng một Linear Model trong PyTorch. Bạn có thể tùy chỉnh các tham số, kiến trúc mạng và phương pháp tối ưu hóa theo nhu cầu của mình.

Xem thêm Perceptron Model – Các bước thiết lập Perceptron Model

Đánh giá và đánh giá mô hình

Trong quá trình huấn luyện và sử dụng mô hình, có hai khía cạnh quan trọng cần xem xét: đánh giá và đánh giá mô hình.

Đánh giá mô hình: Đánh giá mô hình đo lường hiệu suất của mô hình trên dữ liệu huấn luyện để đánh giá khả năng mô hình học từ dữ liệu. Có một số phương pháp đánh giá mô hình phổ biến như:
- Loss function: Đánh giá mức độ mất mát của mô hình trên dữ liệu huấn luyện. Mức độ mất mát càng nhỏ thì mô hình càng tốt.
- Accuracy: Đánh giá tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình trên dữ liệu huấn luyện.
- Precision, Recall, F1-score: Đánh giá hiệu suất của mô hình trong việc phân loại nhãn.
Đánh giá mô hình: Đánh giá mô hình đo lường khả năng của mô hình trong việc dự đoán trên dữ liệu mới, không được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Có một số phương pháp đánh giá mô hình phổ biến như:
- Split dataset: Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới.
- Cross-validation: Chia dữ liệu thành các fold và thực hiện huấn luyện và kiểm tra trên từng fold để đánh giá khả năng tổng quát của mô hình.
- K-fold cross-validation: Chia dữ liệu thành k fold và thực hiện huấn luyện và kiểm tra trên từng fold để đánh giá hiệu suất của mô hình.

Trong quá trình đánh giá và đánh giá mô hình, nên chú ý đến các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu, F1-score để có cái nhìn tổng quan về hiệu suất của mô hình. Đồng thời, nên xem xét việc sử dụng các phương pháp đánh giá khác nhau và kiểm tra mô hình trên các tập dữ liệu đa dạng để đảm bảo tính tổng quát và ổn định của mô hình.

Tối ưu hóa mô hình

Để tối ưu hóa mô hình Linear trong PyTorch, có một số cách bạn có thể thử:

Tối ưu hóa hàm mất mát (Loss function):
- Sử dụng hàm mất mát phù hợp cho bài toán cụ thể của bạn. PyTorch cung cấp nhiều loại hàm mất mát khác nhau như Mean Squared Error (MSE), Binary Cross Entropy (BCE), Categorical Cross Entropy (CE), v.v.
- Điều chỉnh hệ số học (learning rate) để điều chỉnh tốc độ học của mô hình. Thông thường, bạn có thể thử nghiệm với các giá trị khác nhau và chọn hệ số học tốt nhất cho mô hình của bạn.
Tối ưu hóa thuật toán tối ưu hóa:
- Sử dụng thuật toán tối ưu hóa phù hợp như Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, RMSprop, v.v. Mỗi thuật toán có ưu điểm và đặc điểm riêng, do đó hãy thử nghiệm và so sánh hiệu suất của chúng trên mô hình của bạn.
- Điều chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của thuật toán tối ưu hóa như hệ số momentum, trọng số giảm dần (weight decay), động lực (momentum), v.v.
Tăng cường dữ liệu (Data augmentation):
- Áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để tạo ra các phiên bản mới của dữ liệu huấn luyện. Điều này giúp mô hình học được các đặc trưng tổng quát hơn và giảm hiện tượng overfitting.
- Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu có thể bao gồm xoay, lật, cắt tỉa, thay đổi ánh sáng, v.v. Tùy thuộc vào bài toán cụ thể của bạn, bạn có thể chọn kỹ thuật phù hợp.
Regularization:
- Sử dụng các kỹ thuật regularization như L1 regularization, L2 regularization để giảm overfitting và cải thiện khả năng tổng quát của mô hình.
- Regularization giúp giới hạn trọng số của mô hình và ngăn chặn sự quá khớp với dữ liệu huấn luyện.
Tăng số lượng dữ liệu huấn luyện:
- Nếu có thể, thu thập thêm dữ liệu huấn luyện để tăng kích thước tập dữ liệu. Điều này giúp mô hình học được các mẫu đa dạng hơn và cải thiện hiệu suất tổng quát.
Kiểm tra và điều chỉnh kiến trúc mô hình:
- Thử nghiệm với các kiến trúc mô hình khác nhau như thêm các lớp ẩn, tăng số lượng đơn vị trong các lớp, thay đổi kiến trúc mạng neural, v.v.
- Đánh giá hiệu suất của mô hình sau mỗi thay đổi để xác định kiến trúc tốt nhất.

Quan trọng nhất, hãy thực hiện các thử nghiệm và điều chỉnh từng phần của mô hình để tìm ra cách tốt nhất để tối ưu hóa mô hình Linear trong PyTorch cho bài toán cụ thể của bạn.

Xem thêm Testing Perceptron Model trong Pytorch

Ví dụ về Training Linear Model trong Pytorch

Bước 1

Bước đầu tiên của chúng tôi là xác định hàm mất mát, mà chúng tôi dự định giảm thiểu. PyTorch cung cấp một cách rất hiệu quả để chỉ định hàm bị mất. PyTorch cung cấp hàm MSELoss (), được gọi là tổn thất bình phương trung bình, để tính toán tổn thất dưới dạng

criterion=nn.MSELoss()

Bước 2

Bây giờ, bước tiếp theo của chúng tôi là cập nhật các thông số của chúng tôi. Với mục đích này, chúng tôi chỉ định trình tối ưu hóa sử dụng thuật toán giảm độ dốc. Chúng tôi sử dụng hàm SGD () được gọi là descent gradient ngẫu nhiên để tối ưu hóa. SGD giảm thiểu tổng hao hụt từng mẫu một và thường đạt đến sự hội tụ nhanh hơn nhiều vì nó sẽ thường xuyên cập nhật trọng lượng của mô hình của chúng tôi trong cùng một kích thước mẫu.

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)

Ở đây, lr là viết tắt của tỷ lệ học tập, ban đầu được đặt thành 0,01.

Bước 3

Chúng tôi sẽ đào tạo mô hình của chúng tôi cho một số kỷ nguyên được chỉ định (Chúng tôi đã tính toán hàm lỗi và sao chép ngược độ dốc xuống của hàm lỗi này để cập nhật trọng số).

epochs=100

Và bây giờ, đối với mỗi kỷ nguyên, chúng tôi phải giảm thiểu lỗi của hệ thống mô hình của chúng tôi. Sai số chỉ đơn giản là sự so sánh giữa dự đoán của mô hình và các giá trị thực tế.

Losses=[]  
For i in range (epochs):  
    ypred=model.forward(x)  #Prediction of y  
    loss=criterion(ypred,y) #Find loss  
    losses.append()     # Add loss in list   
    optimizer.zero_grad() # Set the gradient to zero  
    loss.backward() #To compute derivatives   
    optimizer.step()    # Update the parameters

Bước 4

Cuối cùng, chúng ta vẽ biểu đồ mô hình tuyến tính mới của mình bằng cách gọi phương thức plotfit ().

plotfit('Trained Model')

Artificial Intelligence

Training Linear Model trong Pytorch