Метод проб и ошибок: выбор лучшего алгоритма и набора функций для классификации

В области машинного обучения выбор лучшего алгоритма и набора функций для задачи классификации может оказаться сложной задачей. Может быть сложно определить, какой набор функций или алгоритм будет эффективно работать для конкретного набора данных, поскольку существует множество доступных вариантов. Одним из способов решения этой проблемы является использование стратегии проб и ошибок, которая включает в себя тестирование множества алгоритмов и наборов функций на наборе данных, чтобы определить, какой из них обеспечивает максимальную точность.

Так что же такое метод проб и ошибок?

Это процесс определения наилучшего метода достижения желаемого результата путем распознавания и устранения ошибок или сбоев с помощью различных экспериментальных методов. — Андре Лорд

Метод проб и ошибок очень похож на методы-обертки:

Методы-оболочки оценивают несколько моделей с помощью процедур, которые добавляют и/или удаляют предикторы, чтобы найти оптимальную комбинацию, которая максимизирует производительность модели. —Стр. 490, Прикладное прогнозное моделирование, 2013.

Однако между ними есть некоторые ключевые различия:

• Методы-оболочки и метод проб и ошибок включают в себя тестирование различных подмножеств функций и оценку качества каждого подмножества с использованием метрики производительности.
• Методы-оболочки — это особый тип метода выбора функций, который использует алгоритм машинного обучения для оценки важности функций, тогда как метод проб и ошибок — это более общий подход, который можно использовать с любым методом выбора функций.

Модель и особенности

В машинном обучении модель — это математическое представление системы или процесса, которое затем можно использовать для прогнозирования или принятия решений. Модель обучается с использованием набора данных, который представляет собой набор данных, которые модель использует для обнаружения связей и тенденций в данных. Параметры модели могут быть изменены в процессе обучения, чтобы модель могла точно прогнозировать новые данные.

Функция — это характеристика данных, которая используется в качестве входных данных для модели машинного обучения. Эти характеристики используются моделью для создания прогнозов или вариантов выбора. Производительность модели во многом зависит от выбора соответствующего набора функций. На точность и надежность модели существенно влияют качество и актуальность функций.

Набор данных

Мы будем использовать базу данных NinaPro 5 (NinaPro DB5), которая представляет собой общедоступную базу данных сигналов пЭМГ (поверхностной электромиографии), которую можно использовать для обучения и оценки алгоритмов машинного обучения для анализа движений человека. Он был создан Лабораторией анализа движений человека в EPFL и является частью проекта NinaPro.

Чтобы загрузить и извлечь набор данных, вы можете использовать следующий код:

import urllib.request, tarfile, glob
urllib.request.urlretrieve('https://www.dropbox.com/s/kxrqhqhcz367v77/nina.tar.gz?dl=1', "nina.tar.gz")

src_path = 'nina.tar.gz'
dst_path = 'DESTINATION_PATH'

if src_path.endswith('tar.gz'):
    tar = tarfile.open(src_path, 'r:gz')
    tar.extractall(dst_path)
    tar.close()

Теперь все данные загружаются и сохраняются по пути назначения. Я создал функцию для получения и предварительной обработки данных для заданного упражнения и номера предмета. Эта функция включает в себя больше возможностей для фильтрации сигналов и может быть расширена за счет различных методов обработки окон.

exercise = 3
subject = 2
emg, label, glove = get_data(subject,exercise)

Затем к необработанным данным ЭМГ следует применить извлечение признаков за заданный размер эпохи. В исходном коде предусмотрена функция для извлечения 10 различных функций временной и частотной области.

RMS, MAV, IAV, VAR, WL, MF, PF, MP, TP, SM = signal_features.features(emg, epoch)

Затем для заданных функций и моделей выполняются следующие шаги для исследования лучших функций и моделей.

1. Перебрать извлеченныйfeature_set
2. Для каждой итерации сгенерируйте все возможные комбинации из i числа элементов из диапазона длиныfeature_sett.
3. Из списка комбинаций получите соответствующие имена функций.
4. Используйте перекрестную проверку K-Fold, чтобы разделить данные на обучающие и тестовые наборы.
5. Перебрать выбранный models
6. Подгоните текущую модель к обучающим данным
7. Используйте модель для прогнозирования результатов тестовых данных.
8. Рассчитайте точность модели и сравните ее с наилучшей точностью.
9. Если точность больше или равна лучшей точности, обновите лучшую модель и ее производительность.

Заключительные замечания

Подводя итог, можно сказать, что метод проб и ошибок необходим при выборе лучшего алгоритма и набора функций для задач классификации. Экспериментируя с различными вариантами, вы сможете найти решение, которое лучше всего подойдет для вашей конкретной проблемы.

В этой реализации тестируются 10 признаков и 9 классификаторов. В заключение, поиск лучшей пары подмножеств признаков и классификаторов для вашей задачи классификации может занять некоторое время и усилия. Однако наиболее надежный способ добиться этого — метод проб и ошибок.

Важно помнить, что использование всех функций не всегда является лучшим вариантом, поскольку может потребовать больше вычислительной мощности и может оказаться неэффективным. Некоторые классификаторы способны превосходить другие при меньшем количестве входных данных. Также важно отметить, что выходные пары классификатора и набора функций могут различаться для разных предметных данных и даже для одних и тех же предметных данных. Это подчеркивает важность тестирования различных комбинаций и тщательной оценки результатов.

Я рекомендую вам поэкспериментировать с предоставленным кодом и поиграть с различными подмножествами функций и классификаторами, чтобы найти наиболее подходящий для вашей конкретной проблемы. Вы также можете использовать предоставленный код для разных наборов данных. Чтобы получить доступ к исходному коду, вы можете использовать следующий репозиторий GitHub: