Un voyage vers la simplification de l'apprentissage automatique

Lancer un projet d'apprentissage automatique peut sembler écrasant, comme résoudre un gros casse-tête. Bien que je sois engagé dans mon parcours d'apprentissage automatique depuis un certain temps maintenant, je suis ravi de commencer à enseigner et à guider d'autres personnes désireuses d'apprendre. Aujourd'hui, je vais vous montrer comment créer votre premier pipeline de Machine Learning (ML) ! Cet outil simple mais puissant vous aidera à créer et organiser efficacement des modèles ML. Allons-y.

Le problème : gérer le flux de travail d'apprentissage automatique
Lorsque j'ai débuté avec l'apprentissage automatique, l'un des défis auxquels j'ai été confronté était de m'assurer que mon flux de travail était structuré et reproductible. La mise à l’échelle des fonctionnalités, la formation des modèles et l’élaboration de prédictions semblaient souvent être des étapes décousues – sujettes à l’erreur humaine si elles étaient gérées manuellement à chaque fois. C’est là qu’intervient le concept de pipeline.

Un pipeline ML vous permet de séquencer plusieurs étapes de traitement ensemble, garantissant ainsi la cohérence et réduisant la complexité. Avec la bibliothèque Python scikit-learn, créer un pipeline est simple et oserais-je dire, délicieux !

Les ingrédients du pipeline
Voici le code qui a donné vie à mon pipeline ML :

from sklearn.pipeline import Pipeline

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split


steps = [("Scaling", StandardScaler()),("classifier",LogisticRegression())]
pipe = Pipeline(steps)
pipe

X,y = make_classification(random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)


pipe.fit(X_train, y_train)

pipe.predict(X_test)

pipe.score(X_test, y_test)

Décomposons-le :

Préparation des données : J'ai généré des données de classification synthétiques à l'aide de make_classification. Cela m'a permis de tester le pipeline sans avoir besoin d'un ensemble de données externe.
Étapes du pipeline : Le pipeline se compose de deux composants principaux :
StandardScaler : garantit que toutes les fonctionnalités sont mises à l'échelle pour avoir une moyenne et une variance unitaire nulles.
LogisticRegression : Un classificateur simple mais puissant pour prédire les résultats binaires.
Formation et évaluation : À l'aide du pipeline, j'ai formé le modèle et évalué ses performances en un seul flux transparent. La méthode pipe.score() a fourni un moyen rapide de mesurer la précision du modèle.
Ce que vous pouvez apprendre
Construire ce pipeline est plus qu’un simple exercice ; c'est l'occasion d'apprendre les concepts clés du ML :

La modularité est importante : Les pipelines modularisent le flux de travail d'apprentissage automatique, ce qui facilite l'échange de composants (par exemple, en essayant un autre scaler ou classificateur).
La reproductibilité est la clé : En standardisant le prétraitement et la formation des modèles, les pipelines minimisent le risque d'erreurs lors de la réutilisation ou du partage du code.
Augmentation de l'efficacité : L'automatisation des tâches répétitives telles que la mise à l'échelle et la prédiction permet de gagner du temps et garantit la cohérence entre les expériences.
Résultats et réflexions
Le pipeline a bien fonctionné sur mon ensemble de données synthétiques, atteignant un score de précision de plus de 90 %. Bien que ce résultat ne soit pas révolutionnaire, l’approche structurée donne la confiance nécessaire pour aborder des projets plus complexes.

Ce qui m'excite le plus, c'est de partager ce processus avec les autres. Si vous débutez, ce pipeline est votre première étape vers la maîtrise des workflows d'apprentissage automatique. Et pour ceux qui revisitent les fondamentaux, c’est une belle remise à niveau.

Voici ce que vous pouvez explorer ensuite :

• Expérimentez avec des étapes de prétraitement plus complexes, comme la sélection de fonctionnalités ou l'encodage de variables catégorielles.
• Utilisez d'autres algorithmes, tels que des arbres de décision ou des modèles d'ensemble, dans le cadre du pipeline.
• Explorez des techniques avancées telles que le réglage des hyperparamètres à l'aide de GridSearchCV combiné à des pipelines.
• La création de ce pipeline marque le début d’un voyage partagé – un voyage qui promet d’être aussi fascinant que stimulant. Que vous appreniez à mes côtés ou que vous revisitiez les fondamentaux.

Continuons à grandir ensemble, un pipeline à la fois !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!