Regression und Klassifizierung bilden zwei fundamentale Säulen im Bereich des maschinellen Lernens.
Gerade für Anfänger kann die Unterscheidung zwischen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen zunächst verwirrend sein. Ein tiefes Verständnis ihrer Funktionsweise und der jeweiligen Anwendungsbereiche ist jedoch essenziell, um präzise Vorhersagen zu treffen und effektive Entscheidungen zu ermöglichen.
Werfen wir zunächst einen Blick auf das maschinelle Lernen im Allgemeinen.
Was versteht man unter maschinellem Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Technik, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit für jeden Fall programmiert zu sein. Kern dieses Ansatzes ist das Training eines Computermodells anhand eines Datensatzes. Durch das Erkennen von Mustern und Beziehungen innerhalb dieser Daten ist das Modell in der Lage, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen abzuleiten.
Drei Hauptkategorien lassen sich im maschinellen Lernen unterscheiden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Beim überwachten Lernen wird das Modell mit einem Trainingsdatensatz versehen, der sowohl die Eingabedaten als auch die dazugehörigen korrekten Ausgaben beinhaltet. Das Ziel ist es, dem Modell zu ermöglichen, die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben zu erkennen, um für unbekannte Daten korrekte Ausgaben vorherzusagen.
Im Gegensatz dazu erhält das Modell beim unüberwachten Lernen keine gelabelten Trainingsdaten. Es ist stattdessen gefordert, Muster und Strukturen in den Daten eigenständig zu erkennen. Dies ermöglicht es, Daten in Gruppen oder Cluster zu unterteilen oder ungewöhnliche Muster und Anomalien zu identifizieren.
Bestärkendes Lernen, auch Reinforcement Learning genannt, basiert darauf, dass ein Agent lernt, durch Interaktion mit einer Umgebung eine Belohnung zu maximieren. Hierbei wird das Modell trainiert, Entscheidungen basierend auf Feedback zu treffen, das es von seiner Umgebung erhält.
Die Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens sind vielfältig, von Bild- und Spracherkennung über die Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Betrugserkennung und selbstfahrenden Autos. Es besitzt das Potenzial, zahlreiche Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungsprozesse in diversen Branchen zu verbessern.
Dieser Artikel konzentriert sich primär auf die Konzepte der Klassifizierung und Regression, welche unter das überwachte maschinelle Lernen fallen. Beginnen wir nun mit der Betrachtung dieser Techniken!
Klassifizierung im maschinellen Lernen
Die Klassifizierung ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell trainiert wird, um einer bestimmten Eingabe eine Kategorie zuzuweisen. Es handelt sich um eine Aufgabe des überwachten Lernens, was bedeutet, dass das Modell anhand eines gelabelten Datensatzes trainiert wird. Dieser Datensatz enthält Beispiele für die Eingabedaten und die dazugehörigen Kategorien.
Das Modell zielt darauf ab, die Korrelation zwischen den Eingabedaten und den Kategoriebezeichnungen zu verstehen. Dadurch kann es dann für neue, unbekannte Eingaben die korrekte Kategorie vorhersagen.
Es existieren eine Vielzahl unterschiedlicher Algorithmen, die für die Klassifizierung eingesetzt werden können, darunter logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen. Die Auswahl des passenden Algorithmus hängt dabei von den spezifischen Eigenschaften der Daten und der gewünschten Modellleistung ab.
Häufige Anwendungsbeispiele für Klassifizierungsverfahren sind Spam-Erkennung, Stimmungsanalyse und Betrugserkennung. Die Eingabedaten können hierbei Texte, numerische Werte oder eine Kombination aus beiden sein. Die Kategoriebezeichnungen können binär (z.B. Spam oder kein Spam) oder mehrklassig sein (z.B. positiv, neutral, negative Stimmung).
Ein konkretes Beispiel wäre ein Datensatz mit Kundenbewertungen eines Produkts. Die Eingabedaten könnten die Texte der Bewertungen darstellen und die Kategoriebezeichnung die zugehörige Bewertung (z.B. positiv, neutral, negativ). Durch Training mit einem Datensatz solcher Bewertungen wird das Modell befähigt, die Bewertung neuer, bisher unbekannter Bewertungen vorherzusagen.
Arten von ML-Klassifizierungsalgorithmen
Im Bereich des maschinellen Lernens existiert eine Vielzahl verschiedener Klassifizierungsalgorithmen:
Logistische Regression
Dieses lineare Modell kommt in der binären Klassifizierung zum Einsatz. Es dient dazu, die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen. Das Ziel der logistischen Regression ist die Ermittlung optimaler Koeffizienten (Gewichte), welche den Unterschied zwischen der prognostizierten Wahrscheinlichkeit und dem tatsächlichen Ergebnis minimieren.
Die Optimierung der Koeffizienten erfolgt durch den Einsatz eines Optimierungsalgorithmus, z.B. Gradientenabstieg, bis das Modell die Trainingsdaten bestmöglich widerspiegelt.
Entscheidungsbäume
Entscheidungsbäume sind baumartige Modelle, die Entscheidungen basierend auf bestimmten Merkmalen treffen. Sie können sowohl für binäre als auch für mehrklassige Klassifizierungen verwendet werden. Entscheidungsbäume überzeugen durch ihre Einfachheit und Interpretierbarkeit.
Zusätzlich zeichnen sie sich durch schnelle Trainingszeiten und Prognosefähigkeiten aus und können sowohl mit numerischen als auch mit kategorialen Daten umgehen. Sie können jedoch anfällig für Überanpassung sein, insbesondere bei tiefen Bäumen mit vielen Verzweigungen.
Random-Forest-Klassifizierung
Random Forest ist eine Ensemble-Methode, die Vorhersagen aus mehreren Entscheidungsbäumen kombiniert, um eine präzisere und stabilere Prognose zu erzielen. Im Vergleich zu einem einzelnen Entscheidungsbaum ist sie weniger anfällig für Überanpassung, da durch die Mittelung der Vorhersagen jedes Baumes die Varianz im Modell reduziert wird.
AdaBoost
AdaBoost ist ein Boosting-Algorithmus, der die Gewichtung falsch klassifizierter Beispiele im Trainingsdatensatz adaptiv verändert und wird häufig in der binären Klassifizierung eingesetzt.
Naive Bayes
Naive Bayes basiert auf dem Satz von Bayes, der eine Methode zur Aktualisierung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses basierend auf neuen Erkenntnissen darstellt. Es handelt sich um einen probabilistischen Klassifikator, der oft für die Textklassifizierung und Spamfilterung angewendet wird.
K-Nächste-Nachbarn
K-Nearest Neighbors (KNN) wird sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet. Es ist eine nichtparametrische Methode, die einen Datenpunkt anhand der Klasse seiner nächsten Nachbarn klassifiziert. KNN zeichnet sich durch Einfachheit und leichte Implementierbarkeit aus. Es kann sowohl mit numerischen als auch kategorialen Daten umgehen und trifft keine Annahmen über die zugrunde liegende Datenverteilung.
Gradientenverstärkung
Bei der Gradientenverstärkung werden Ensemble von schwachen Lernmodellen sequenziell trainiert. Jedes Modell versucht dabei, die Fehler des vorherigen Modells zu korrigieren. Dieser Ansatz kann sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme genutzt werden.
Regression im maschinellen Lernen
In der Welt des maschinellen Lernens ist Regression eine Form des überwachten Lernens, die darauf abzielt, eine kontinuierliche abhängige Variable auf Basis von einer oder mehreren Eingabe-Variablen (auch Prädiktoren oder unabhängige Variablen genannt) vorherzusagen.
Regressionsalgorithmen werden genutzt, um die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen zu modellieren und basierend auf dieser Beziehung Vorhersagen zu treffen. Regression kann sowohl für kontinuierliche als auch für kategoriale abhängige Variablen verwendet werden.
Allgemein ist das Ziel der Regression ein Modell zu entwickeln, das die Ausgabe auf der Grundlage der Eingabefunktionen präzise vorhersagen kann, und die fundamentale Beziehung zwischen den Eingabefunktionen und der Ausgabe zu verstehen.
Die Regressionsanalyse findet Anwendung in verschiedensten Bereichen, wie Wirtschaft, Finanzen, Marketing und Psychologie. Sie dient dazu, Beziehungen zwischen unterschiedlichen Variablen zu erkennen und zu analysieren und somit Vorhersagen zu treffen. Als grundlegendes Werkzeug in der Datenanalyse und dem maschinellen Lernen ermöglicht sie die Identifizierung von Trends und ein tiefes Verständnis der Mechanismen, die Datenmuster bedingen.
Ein einfaches lineares Regressionsmodell könnte beispielsweise dazu dienen, den Preis eines Hauses auf Basis seiner Größe, Lage und anderer Eigenschaften vorherzusagen. Die Größe des Hauses und seine Lage wären in diesem Fall die unabhängigen Variablen, während der Preis des Hauses die abhängige Variable darstellen würde.
Das Modell wird mit einem Datensatz trainiert, der die Größen und Lagen verschiedener Häuser sowie deren jeweilige Preise umfasst. Nach dem Trainingsprozess kann das Modell genutzt werden, um Prognosen über den Preis eines Hauses basierend auf seiner Größe und Lage zu erstellen.
Arten von ML-Regressionsalgorithmen
Es gibt zahlreiche Arten von Regressionsalgorithmen. Die Wahl des jeweils passenden Algorithmus hängt von einer Reihe von Parametern ab, wie z.B. der Art des Attributwerts, dem Trendlinienmuster und der Anzahl unabhängiger Variablen. Einige häufig angewendete Regressionstechniken sind:
Lineare Regression
Dieses unkomplizierte lineare Modell dient der Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes anhand einer Reihe von Merkmalen. Es modelliert die Beziehung zwischen den Merkmalen und der Zielvariablen, indem es eine Linie durch die Daten anpasst.
Polynomiale Regression
Dieses nichtlineare Modell wird eingesetzt, um eine Kurve an die Daten anzupassen. Es kommt zum Einsatz, wenn die Beziehung zwischen Merkmalen und Zielvariablen nicht linear verläuft. Im Wesentlichen wird das lineare Modell um Terme höherer Ordnung erweitert, um auch nichtlineare Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen abbilden zu können.
Ridge-Regression
Dieses lineare Modell kommt zum Einsatz, um Überanpassungen in der linearen Regression zu verhindern. Es stellt eine regularisierte Form der linearen Regression dar, die der Kostenfunktion einen Strafterm hinzufügt, um die Komplexität des Modells zu reduzieren.
Support-Vektor-Regression
Ähnlich wie Support-Vektor-Maschinen ist die Support Vector Regression ein lineares Modell, das versucht, die Daten durch Finden einer Hyperebene anzupassen, die den Abstand zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen maximiert.
Im Gegensatz zu SVMs, die für die Klassifizierung verwendet werden, wird SVR für Regressionsaufgaben eingesetzt, bei denen das Ziel die Vorhersage eines kontinuierlichen Wertes anstelle einer Klassenbezeichnung ist.
Lasso-Regression
Dies ist ein weiteres regularisiertes lineares Modell, welches zur Vermeidung von Überanpassung in der linearen Regression dient. Es fügt der Kostenfunktion einen Strafterm basierend auf dem Absolutwert der Koeffizienten hinzu.
Bayessche lineare Regression
Die Bayessche lineare Regression ist ein probabilistischer Ansatz zur linearen Regression, der auf dem Bayes-Theorem basiert. Es dient zur Aktualisierung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses aufgrund neuer Erkenntnisse.
Dieses Regressionsmodell zielt darauf ab, die A-posteriori-Verteilung der Modellparameter auf der Grundlage der Daten zu schätzen. Dies erfolgt durch Definition einer a-priori-Verteilung über die Parameter und anschließende Aktualisierung dieser Verteilung mit dem Bayes-Theorem auf Grundlage der beobachteten Daten.
Regression vs. Klassifikation
Regression und Klassifizierung sind zwei Formen des überwachten Lernens. Sie dienen der Vorhersage einer Ausgabe anhand einer Reihe von Eingabe-Merkmalen. Trotz ihrer Gemeinsamkeiten gibt es wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Ansätzen:
| Regression | Klassifizierung | |
| Definition | Eine Form des überwachten Lernens, die einen kontinuierlichen Wert vorhersagt | Eine Form des überwachten Lernens, die einen kategorialen Wert vorhersagt |
| Ausgabetyp | Kontinuierlich | Diskret |
| Evaluierungsmetriken | Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) | Genauigkeit, Präzision, Recall, F1 Score |
| Algorithmen | Lineare Regression, Lasso, Ridge, KNN, Entscheidungsbaum | Logistische Regression, SVM, Naive Bayes, KNN, Entscheidungsbaum |
| Modellkomplexität | Weniger komplexe Modelle | Komplexere Modelle |
| Annahmen | Lineare Beziehung zwischen Merkmalen und Ziel | Keine spezifischen Annahmen über die Beziehung zwischen Merkmalen und Ziel |
| Klassenungleichgewicht | Nicht zutreffend | Kann ein Problem darstellen |
| Ausreißer | Kann die Leistung des Modells beeinträchtigen | Normalerweise kein Problem |
| Bedeutsamkeit der Merkmale | Merkmale werden nach Wichtigkeit eingestuft | Merkmale werden nicht nach Wichtigkeit geordnet |
| Beispielanwendungen | Vorhersage von Preisen, Temperaturen, Mengen | Vorhersage, ob E-Mail Spam ist, Vorhersage von Kundenabwanderung |
Lernmaterialien
Die Auswahl der besten Online-Ressourcen zum Erlernen von Konzepten des maschinellen Lernens kann eine Herausforderung darstellen. Nach der Bewertung beliebter Kurse auf zuverlässigen Plattformen präsentieren wir Ihnen unsere Empfehlungen für die besten ML-Kurse zu Regression und Klassifizierung.
#1. Machine Learning Klassifizierungs-Bootcamp in Python
Dieser Kurs, angeboten auf der Udemy Plattform, deckt eine Vielzahl von Klassifizierungsalgorithmen und -techniken ab, darunter Entscheidungsbäume, logistische Regression und Support-Vektor-Maschinen.
Zusätzlich erhalten Sie Einblicke in Themen wie Overfitting, Bias-Varianz-Kompromiss und Modellbewertung. Der Kurs verwendet Python-Bibliotheken wie sci-kit-learn und pandas zur Implementierung und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen. Daher sind grundlegende Python-Kenntnisse für die Teilnahme an diesem Kurs empfehlenswert.
#2. Machine Learning Regressions-Masterclass in Python
In diesem Udemy-Kurs behandelt der Trainer die Grundlagen und zugrundeliegenden Theorien verschiedener Regressionsalgorithmen, einschließlich linearer Regression, Polynomialregression sowie Lasso- und Ridge-Regressionsverfahren.
Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Regressionsalgorithmen zu implementieren und die Leistung trainierter Machine-Learning-Modelle anhand verschiedener Key Performance Indicators zu bewerten.
Fazit
Algorithmen des maschinellen Lernens erweisen sich in zahlreichen Anwendungen als äußerst nützlich und helfen bei der Automatisierung und Optimierung vieler Prozesse. Sie nutzen statistische Methoden, um Muster in Daten zu erkennen und auf dieser Basis Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Die Modelle lassen sich mit großen Datenmengen trainieren und für Aufgaben einsetzen, die manuell schwierig oder zeitaufwendig wären.
Jeder ML-Algorithmus hat seine spezifischen Vor- und Nachteile. Die Wahl des geeigneten Algorithmus hängt stark von der Art der Daten und den spezifischen Anforderungen der Aufgabe ab. Es ist entscheidend, den passenden Algorithmus oder eine Kombination von Algorithmen für das jeweilige Problem zu wählen.
Die Auswahl des richtigen Algorithmustyps für Ihr Problem ist essentiell, da die Verwendung des falschen Algorithmus zu unbefriedigenden Ergebnissen und ungenauen Vorhersagen führen kann. Bei Unsicherheit über den passenden Algorithmus kann es hilfreich sein, sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsalgorithmen auszuprobieren und deren Leistung anhand Ihres Datensatzes zu vergleichen.
Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen geholfen, die Konzepte von Regression und Klassifizierung im maschinellen Lernen besser zu verstehen. Vielleicht möchten Sie sich auch über die besten Modelle des maschinellen Lernens informieren.