Đang tải... (xem toàn văn)
Bài giảng Vector hỗ trợ trong máy học (SVM) cung cấp cho người học những kiến thức như: Trực quan hóa kết quả mô hình; Support Vector Regression; Huấn luyện mô hình; Trực quan hóa dữ liệu;...Mời các bạn cùng tham khảo!
SUPPORT VECTOR REGRESSION Hồ Thái Ngọc Lê Ngọc Huy ThS Võ Duy Nguyên TS Nguyễn Tấn Trần Minh Khang DATASET Dataset ─ Tên tập liệu: Position Salaries ─ Nguồn: https://www.superdatascience.com/pages/machinelearning ─ Tập liệu gồm 10 điểm liệu, điểm liệu gồm thuộc tính, gồm: + Vị trí cơng việc (Position): mơ tả tên công việc + Cấp bậc (Level): số nguyên khoảng – 10, tương ứng với vị trí cao hay thấp cơng ty + Mức lương (Salary): số thực dương Dataset Position Level Salary Position Business Analyst Region Manager Junior Consultant Partner Senior Consultant Senior Partner Manager C-level Country Manager CEO Level Salary Dataset ─Bài toán: Dự đoán mức lương người biết cấp độ (vị trí) cơng việc người ─Ta sử dụng mơ hình Support Vector Regression để giải tốn TRỰC QUAN HĨA DỮ LIỆU Trực quan hóa liệu Trực quan hóa liệu ─ Đọc liệu từ file csv phân tách giá trị + Giá trị đầu vào – ký hiệu X + Giá trị đầu – ký hiệu Y import pandas as pd dataset = pd.read_csv("Position_Salaries.csv") X = dataset.iloc[:, 1:-1].values Y = dataset.iloc[:, -1].values.reshape(-1,1) Trực quan hóa liệu ─ Ta vẽ điểm (level, salary) lên mặt phẳng tọa độ để xem xét tương quan cấp độ công việc mức lương import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X, Y, color = "red") plt.title("Position Level vs Salary") plt.xlabel("Position Level") plt.ylabel("Salary (dollars/year)") 10.plt.show() Trực quan hóa liệu ─ Tập liệu khơng có dạng đường thẳng ─ Do đó, Linear Regression khơng hoạt động tốt tập liệu HUẤN LUYỆN MƠ HÌNH Huấn luyện mơ hình ─ Ta sử dụng Radius Basis Function kernel-SVR cho toán ─ Lớp SVR module sklearn.svm xây dựng sẵn để huấn luyện mô hình kernel SVR 21.from sklearn.svm import SVR 22.svr = SVR(kernel = "rbf") 23.svr.fit(X_trans, Y_trans) TRỰC QUAN HĨA KẾT QUẢ MƠ HÌNH Trực quan hóa kết mơ hình Trực quan hóa kết mơ hình ─ Vì liệu huấn luyện chuẩn hóa, nên ta cần định nghĩa lại liệu cho phù hợp dự đoán 24.def predict(model, X, SC_X, SC_Y): 25 X_trans = SC_X.transform(X) 26 Y_trans_pred = model.predict(X_trans) 27 Y_pred = SC_Y.inverse_transform(Y_trans_pred) 28 return Y_pred 29.Y_pred = predict(svr, X, SC_X, SC_Y) Trực quan hóa kết mơ hình ─ Trực quan hóa kết mặt phẳng tọa độ 30.plt.scatter(X, Y, color = "red") 31.plt.plot(X, Y_pred, color = "blue") 32.plt.title("Position vs Salary") 33.plt.xlabel("Position Level") 34.plt.ylabel("Salary (dollars/year)") 35.plt.show() Trực quan hóa kết mơ hình Trực quan hóa kết mơ hình ─ Mơ hình SVR dự đốn khơng xác điểm liệu cuối (level=10) ─ Các điểm cịn lại dự đốn xác Trực quan hóa kết mơ hình ─ Vẽ lại đồ thị kết mơ hình 36.import numpy as np 37.X_dummy = np.arange(0, 10, 0.1).reshape(-1, 1) 38.Y_dummy_pred = predict(svr, X_dummy, SC_X, SC_Y) 39.plt.scatter(X, Y, color = "red") 40.plt.plot(X_dummy, Y_dummy_pred, color = "blue") 41.plt.title("Position Level vs Salary") 42.plt.xlabel("Position Level") 43.plt.ylabel("Salary (dollars/year)") 44.plt.show() Trực quan hóa kết mơ hình Trực quan hóa kết mơ hình ─ Xây dựng hàm so sánh kết điểm liệu tập traning 45.def 46 47 48 49 compare(i_example): x = X[i_example : i_example + 1] y = Y[i_example] y_pred = predict(svr, x, SC_X, SC_Y) print(x, y, y_pred) Trực quan hóa kết mơ hình ─ Gọi thực hàm so sánh kết toàn tập training 50.for i in range(len(X)): 51 compare(i) Trực quan hóa kết Position Business Analyst Junior Consultant Senior Consultant Manager Country Manager Level Salary Predicted Salary Trực quan hóa kết Position Region Manager Partner Senior Partner C-level CEO Level Salary Predicted Salary Cảm ơn quí vị lắng nghe Nhóm tác giả Hồ Thái Ngọc ThS Võ Duy Nguyên TS Nguyễn Tấn Trần Minh Khang ... Vector Regression ─ Thuật tốn SVR (hay SVM) tìm số vector đặc biệt (gọi support vectors) ─ Mơ hình (Model) dự đoán (predict) kết đầu điểm liệu dựa vector đặc biệt (support vectors) Support Vector. .. 20.plt.show() Tiền xử lý liệu SUPPORT VECTOR REGRESSION Support Vector Regression ─ Support Vector Regression (SVR) thuật toán Regression (hồi quy) dựa Support Vector Machine ─ Thuật toán sử dụng... C-level Country Manager CEO Level Salary Dataset ? ?Bài toán: Dự đoán mức lương người biết cấp độ (vị trí) cơng việc người ─Ta sử dụng mơ hình Support Vector Regression để giải tốn TRỰC QUAN HĨA DỮ