Statisztikai tanulás Pythonnal · Lecke 06

Túl a linearitáson

A valóság ritkán egyenes. A kor és a jövedelem, az adag és a hatás, a hőmérséklet és a fogyasztás kapcsolata görbül. Ebben a leckében azt nézzük meg, hogyan enged a statisztikai tanulás a linearitásból úgy, hogy közben nem adja fel az értelmezhetőséget.

Vissza a tananyaghoz


A polinomtól a spline-ig

Az első ötlet a polinom, a bemenő négyzetét, köbét is beengedni a modellbe. Kis fokszámig hasznos, magas fokszámon viszont a görbe a széleken vadul csapkod. A jobb megoldás a spline, amely a bemenő tartományát szakaszokra osztja, szakaszonként illeszt alacsony fokú görbét, és a találkozási pontokban simaságot követel. Így ott rugalmas, ahol az adat indokolja, és nyugodt marad ott, ahol nincs miért izgulnia. A természetes spline a széleken még óvatosabb, ezért a gyakorlatban ez a szokásos választás.


Az additív modell gondolata

Az általánosított additív modell, a GAM, a lecke csúcspontja. A gondolata az, hogy minden bemenőhöz saját, tetszőleges alakú görbét tanulunk, és a válasz ezek összege. Így a modell egészében rugalmas, mégis bemenőnként egy-egy ábrával elmesélhető, ez a görbe mutatja a kor hatását, ez a jövedelemét. A gyakorlatban ez az a pont, ahol a rugalmasság és az elmagyarázhatóság a legjobb arányban találkozik, ezért a GAM sok területen a titkos munkaló.


Fekete doboz rugalmasság

  • A hatások összefonódnak, nehéz elmesélni
  • Erős, ha sok az adat és a kölcsönhatás
  • Az ábrája legfeljebb fontossági sorrend
  • Következő lecke, fák és boosting

Additív rugalmasság

  • Bemenőnként egy görbe, egy történet
  • Erős, ha a hatások jórészt összeadódnak
  • Minden bemenő hatása kirajzolható
  • Ez a lecke, spline és GAM

Hogyan válassz alakot

A döntést itt is a mérés viszi. A szakaszok számát, a simaság fokát keresztvalidációval hangoljuk, és a végén az ábrára nézünk, mert a görbének szakmai értelemben is állnia kell. Ha a tanult görbe olyan hullámzást mutat, amit a terület tudása nem indokol, az általában túlillesztés jele, és egyszerűbb alak kell. A statisztikai tanulásban az ábra nem illusztráció, hanem ellenőrző műszer.


Források és további olvasnivaló

ISLP 7. fejezet, Moving Beyond Linearity, a hozzá tartozó Python laborral. Stanford Online, Statistical Learning with Python.


← Előző lecke Következő lecke →

Workshop

AI Transformation Day

Egésznapos, vezetőknek szóló program. Feltérképezzük, hol tart a szervezet, mi az első reális lépés, és milyen belső feltételek szükségesek a sikerhez. A nap végén konkrét, priorizált cselekvési lista.

Érdekel a program →