Как реализовать алгоритмы машинного обучения в MATLAB

Отредактировано 2 Несколько недель назад от ExtremeHow Редакционная команда

MATLABМашинное обучениеАлгоритмыНаука о данныхПрогностическая аналитикаAIОбучение моделейСредства MATLABИскусственный интеллектВычислительные техники

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, включающая обучение компьютеров анализу данных и принятию решений или прогнозов. MATLAB — это мощная среда программирования, популярная среди инженеров и ученых для анализа данных, численных расчетов и визуализации. Она предоставляет встроенные функции и инструменты, упрощающие реализацию алгоритмов машинного обучения.

Введение в MATLAB для машинного обучения

MATLAB, разработанный компанией MathWorks, — это высокоуровневый язык и интерактивная среда для численных вычислений, визуализации и программирования. Он широко используется для машинного обучения благодаря своей простоте, комплексному набору инструментов и отличной поддержке операций с матрицами и линейной алгебры.

Основные операции в MATLAB

Прежде чем погружаться в машинное обучение на MATLAB, необходимо понять базовые операции MATLAB. MATLAB использует язык, основанный на массивах, где операции выполняются на матрицах и массивах. Например, чтобы создать простую матрицу в MATLAB, используются квадратные скобки:

% Создать матрицу 2x2 A = [1, 2; 3, 4];

С этим пониманием мы можем использовать инструменты машинного обучения MATLAB, такие как 'Statistics and Machine Learning Toolbox', для построения алгоритмов.

Шаги по реализации алгоритмов машинного обучения в MATLAB

Реализация алгоритма машинного обучения обычно включает несколько основных этапов: загрузка данных, предобработка данных, выбор модели, обучение модели и оценка ее производительности. Вот подробное объяснение этих этапов в MATLAB:

1. Загрузка данных

Данные могут быть загружены в MATLAB из различных источников, таких как текстовые файлы, таблицы Excel или базы данных. Например, чтобы загрузить данные из файла CSV, можно использовать:

data = readtable('data.csv');

В этом примере функция readtable() считывает файл и сохраняет его в формате таблицы, что облегчает управление и анализ данных.

2. Предобработка данных

Предобработка данных важна в машинном обучении для улучшения производительности и точности модели. Это может включать задачи такие, как нормализация, обработка отсутствующих значений и извлечение признаков. В MATLAB эти задачи могут быть выполнены с помощью различных функций, таких как:

% Нормализовать данные normData = normalize(data); % Обработка отсутствующих значений путем заполнения их средним data = fillmissing(data, 'constant', mean(data, 'omitnan'));

3. Выбор модели

MATLAB предоставляет множество функций для создания моделей машинного обучения. В зависимости от задачи вы можете выбрать соответствующий алгоритм, например, линейную регрессию для задач регрессии или деревья решений для классификации. Например, вы можете создать модель дерева решений, используя:

% Создать модель дерева решений treeModel = fitctree(data(:, 1:end-1), data(:, end));

Здесь функция fitctree() используется для построения модели классификации дерева решений на обучающих данных.

4. Обучение модели

Обучение модели включает использование вашего набора данных для обучения алгоритма машинного обучения. Этот шаг корректирует параметры модели с целью минимизации ошибки с использованием методов оптимизации. В приведенном выше примере обучение модели выполняется неявно во время построения treeModel.

5. Оценка модели

После обучения модели важно оценить ее производительность, чтобы убедиться в ее надежности и точности. Общие метрики оценки включают матрицу путаницы, точность, полноту, F1-мера, и т.д. В MATLAB вы можете оценить производительность модели следующим образом:

% Прогноз на тестовых данных predictions = predict(treeModel, testData(:, 1:end-1)); % Оценка модели с использованием матрицы путаницы confMat = confusionmat(testData(:, end), predictions);

Здесь функция predict() используется для прогнозов на тестовом наборе данных, а confusionmat() рассчитывает матрицу путаницы для оценки точности классификации модели.

Реализация конкретных алгоритмов машинного обучения в MATLAB

Давайте выберем несколько общих алгоритмов машинного обучения и посмотрим, как их можно реализовать в MATLAB.

Линейная регрессия

Линейная регрессия используется для прогнозирования реальных выходов с использованием линейной функции входных признаков. В MATLAB вы можете реализовать линейную регрессию с помощью функции fitlm():

% Загрузить пример данных load carsmall; % Построить модель линейной регрессии lmModel = fitlm(Weight, MPG); % Просмотреть резюме модели disp(lmModel);

Этот фрагмент кода загружает пример данных и строит модель линейной регрессии для прогнозирования 'mpg' (миль на галлон) на основе 'веса'. Функция fitlm() упрощает построение линейной модели.

Деревья решений

Деревья решений являются мощными для задач классификации и регрессии. Пример реализации дерева решений для классификации приведен ниже:

% Загрузить пример набора данных load fisheriris; % Построить дерево классификации treeModel = fitctree(meas, species); % Просмотреть дерево view(treeModel, 'Mode', 'graph');

В этом примере классического набора данных Фишера по ирисам используется для построения дерева классификации, которое классифицирует виды ирисов на основе признаков. Функция fitctree() создает модель дерева.

Метод опорных векторов (SVM)

Метод опорных векторов (SVM) эффективен в многоразмерных пространствах и используется как для классификации, так и для регрессии. Вот как вы можете реализовать SVM в MATLAB:

% Загрузить примеры данных load ionosphere; % Построить модель SVM svmModel = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'linear'); % Просмотр опорных векторов svmModel.SupportVectors;

Этот фрагмент кода использует набор данных 'ionosphere' для построения модели SVM с линейным ядром. Функция fitcsvm() эффективно выполняет классификацию SVM.

k-ближайших соседей (k-NN)

Алгоритм k-NN прост, но эффективен для задач классификации. В MATLAB вы можете реализовать его следующим образом:

% Загрузить пример набора данных load fisheriris; % Построить модель k-NN knnModel = fitcknn(meas, species, 'NumNeighbors', 3); % Прогноз видов с использованием модели predictedSpecies = predict(knnModel, meas);

В этом примере используется набор данных Iris, для которого создается модель k-NN с 3 соседями. Функция fitcknn() создает модель классификации k-NN.

Кластеризация методом k-средних

Метод k-средних — это простой алгоритм неконтролируемого обучения, используемый для группировки данных в k кластеров. Вот как вы можете использовать его в MATLAB:

% Загрузить пример набора данных load fisheriris; % Выполнить кластеризацию методом k-средних k = 3; % Количество кластеров idx = kmeans(meas, k);

Этот фрагмент кода группирует набор данных ирисов в три кластера, используя функцию kmeans().

Инструментарий MATLAB для машинного обучения

MATLAB имеет несколько наборов инструментов, расширяющих его возможности машинного обучения:

Инструментарий статистики и машинного обучения

Этот инструментарий предоставляет функции и приложения для описательной статистики, статистического моделирования и машинного обучения. Он предоставляет функции обучения и оценки моделей, выбора признаков и многое другое.

Инструментарий глубокого обучения

Этот инструментарий предоставляет среду для проектирования и реализации алгоритмов глубокого обучения с предустановленными архитектурами сетей, инструментами визуализации и возможностями обучения.

Инструментарий оптимизации

Инструментарий оптимизации предоставляет алгоритмы для минимизации или максимизации целей при соблюдении ограничений. Полезен в обучении модели, где требуется оптимизация функций потерь.

Заключение

MATLAB делает относительно простой реализацию алгоритмов машинного обучения благодаря своим возможностям высокоуровневого языка и надежным инструментальным средствам. Будь то предобработка данных, моделирование, обучение или оценка, MATLAB предлагает комплексное решение, упрощающее рабочий процесс и облегчающее процесс.

Это руководство предоставляет детальную информацию о том, как можно выполнять задачи машинного обучения с использованием MATLAB. С практикой и исследованием вы сможете овладеть реализацией широкого диапазона алгоритмов машинного обучения, подходящих для различных задач.

Важно экспериментировать с различными наборами данных и алгоритмами, чтобы лучше понять поведение и производительность различных моделей машинного обучения в MATLAB. Всегда помните о необходимости продолжать учиться и обновлять свои навыки, чтобы идти в ногу с достижениями в техниках машинного обучения.

  Поделиться этой статьей

Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете запросить обновление