|
Dans l'apprentissage automatique, l'algorithme de meilleur ajustement fait référence au processus de recherche du modèle ou de la fonction le plus approprié qui représente avec précision la relation entre les variables d'entrée et de sortie dans un ensemble de données. L'objectif principal d'un algorithme de meilleur ajustement est de minimiser l'erreur entre les valeurs prédites et les valeurs réelles de l'ensemble de données.
Les algorithmes les plus adaptés jouent un rôle crucial dans les tâches d’apprentissage supervisé, où les données historiques sont utilisées pour prédire les résultats futurs. Ces algorithmes cherchent à approximer une fonction ou une ligne qui correspond le mieux aux points de données fournis. Le terme « meilleur ajustement » fait référence au modèle ou à la fonction qui minimise une mesure d'erreur spécifiée, telle que la somme des erreurs quadratiques (SSE) ou l'erreur quadratique moyenne (MSE) entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.
Il existe différents algorithmes les mieux adaptés utilisés pour différents types de problèmes d’apprentissage automatique. Voici quelques algorithmes de meilleur ajustement couramment utilisés :
1. Régression linéaire :la régression linéaire est un algorithme de meilleur ajustement largement utilisé pour modéliser les relations linéaires entre une seule variable indépendante et une variable dépendante. Il calcule la ligne droite la mieux ajustée qui traverse les points de données en minimisant les distances verticales entre les points et la ligne.
2. Régression polynomiale :La régression polynomiale est une extension de la régression linéaire qui modélise les relations non linéaires à l'aide de fonctions polynomiales. Cela implique de trouver la courbe polynomiale la mieux adaptée qui se rapproche des points de données, permettant des modèles et une courbure plus complexes dans les données.
3. Régression logistique :la régression logistique est un algorithme le mieux adapté utilisé pour les problèmes de classification binaire, où la variable de sortie ne peut prendre que deux valeurs possibles (par exemple, 0 ou 1, vrai ou faux). Il modélise la probabilité qu'un événement se produise en ajustant une fonction sigmoïde aux données.
4. Arbres de décision :les arbres de décision sont des structures arborescentes utilisées à la fois pour les tâches de classification et de régression. Ils divisent de manière itérative les données d'entrée en sous-ensembles en fonction de règles de décision pour prédire la variable de sortie. L'arbre de décision le mieux adapté est déterminé en sélectionnant des règles de décision qui minimisent l'impureté ou l'erreur dans chaque sous-ensemble.
5. Random Forest :Random Forest est un algorithme d'apprentissage d'ensemble qui combine plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions. Il génère une forêt d'arbres de décision, où chaque arbre est formé sur différents sous-ensembles de données et la prédiction finale est effectuée en agrégeant les prédictions de tous les arbres individuels.
Ces algorithmes visent à trouver la meilleure fonction ou le meilleur modèle qui explique la relation sous-jacente dans les données tout en évitant le surajustement ou le sous-apprentissage. Le choix de l’algorithme le mieux adapté dépend de la tâche d’apprentissage automatique spécifique, de la nature des données et du niveau de complexité souhaité.
|
