Giới thiệu về Machine Learning

Trong lĩnh vực Machine Learning, các bài toán được chia thành ba loại chính: Supervised Learning, Unsupervised Learning, và Reinforcement Learning. Trong số đó, Supervised Learning là phương pháp phổ biến nhất mà hầu hết chúng ta thường xuyên gặp phải.

Các Phân Nhóm trong Supervised Learning

Supervised Learning lại được chia thành hai loại chính: Classification (phân loại) và Regression (hồi quy). Mỗi loại đều bao gồm nhiều thuật toán khác nhau để giải quyết các vấn đề tương ứng, ví dụ:

Classification: Support Vector Machine, Decision Trees, Random Forest, v.v.
Regression: Linear Regression, Polynomial Regression, Ridge Regression, Lasso Regression, v.v.

Làm Thế Nào Để Chọn Thuật Toán Phù Hợp?

Khi đối mặt với quá nhiều thuật toán và phương pháp, câu hỏi đặt ra là: Làm thế nào để xác định thuật toán nào là phù hợp cho bài toán của mình?

Phương Pháp Truyền Thống

Truyền thống, chúng ta thường sử dụng hai phương pháp: Grid Search CV và Randomized Search CV để tìm kiếm thuật toán tốt nhất. Tuy nhiên, một vấn đề lớn gặp phải là thời gian tìm kiếm khá lâu do phương pháp của cả hai đều dựa trên việc sử dụng vòng lặp để kiểm tra tất cả các trường hợp.

Giải Pháp Mới: Lazy Predict

Để giải quyết vấn đề này, Lazy Predict xuất hiện như một phương pháp giúp bạn xác định nhanh chóng thuật toán nào là phù hợp nhất cho bộ dữ liệu của bạn. Phương pháp này cho phép bạn tìm kiếm mà không cần phải làm việc quá nhiều với các tham số và trả về kết quả trong thời gian ngắn.

Cài Đặt Lazy Predict

Để cài đặt, bạn chỉ cần chạy lệnh sau trong terminal:

Copy

pip install lazypredict

Cách Sử Dụng Lazy Predict

Dưới đây là cách sử dụng Lazy Predict cho cả Classification và Regression:

1. Classification

python Copy

from lazypredict.Supervised import LazyClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.5, random_state=123)

clf = LazyClassifier(verbose=0, ignore_warnings=True, custom_metric=None)
models, predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)

print(models)

Kết quả sẽ hiển thị độ chính xác và thời gian thực hiện của từng mô hình trong danh sách.

2. Regression

python Copy

from lazypredict.Supervised import LazyRegressor
from sklearn import datasets
from sklearn.utils import shuffle
import numpy as np

boston = datasets.load_boston()
X, y = shuffle(boston.data, boston.target, random_state=13)
X = X.astype(np.float32)

offset = int(X.shape[0] * 0.9)

X_train, y_train = X[:offset], y[:offset]
X_test, y_test = X[offset:], y[offset:]

reg = LazyRegressor(verbose=0, ignore_warnings=False, custom_metric=None)
models, predictions = reg.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)

print(models)

Tương tự như phần Classification, bạn sẽ nhận được danh sách các mô hình cùng với chỉ số đánh giá hiệu suất.

Kết Luận

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về việc lựa chọn thuật toán phù hợp trong Machine Learning. Hãy thử áp dụng Lazy Predict để tiết kiệm thời gian và nhận lại kết quả nhanh chóng, từ đó có thể tập trung vào bước tiếp theo của dự án Machine Learning của bạn.
source: viblo

Hướng Dẫn Chọn Thuật Toán Machine Learning: Từ Supervised đến Lazy Predict