7.3. Principes d'apprentissage supervisé : algorithmes de classification

7.3. Principes d'apprentissage supervisé : algorithmes de classification

L'apprentissage supervisé est une approche fondamentale de l'apprentissage automatique dans laquelle un modèle est entraîné sur un ensemble de données contenant des entrées et des sorties étiquetées. L'objectif est que le modèle apprenne à mapper les entrées pour corriger les sorties afin que lorsque de nouvelles données non étiquetées sont présentées, il puisse faire des prédictions précises. Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, les algorithmes de classification jouent un rôle crucial car ils sont conçus pour prédire des étiquettes discrètes, c'est-à-dire catégoriser les instances dans des classes spécifiques.

Concepts clés de l'apprentissage de la classification

Avant de plonger dans les algorithmes de classification, il est important de comprendre quelques concepts clés :

• Caractéristiques : il s'agit des attributs ou propriétés individuels qui aident le modèle dans la décision de classification.
• Étiquettes : il s'agit des catégories ou des classes que nous souhaitons prédire.
• Fonction de perte : il s'agit d'une fonction qui mesure la différence entre la prédiction du modèle et l'étiquette réelle. Le but est de minimiser cette fonction.
• Optimisation : fait référence au processus d'ajustement des paramètres du modèle pour minimiser la fonction de perte.
• Surapprentissage : se produit lorsqu'un modèle apprend des modèles spécifiques à partir de l'ensemble d'entraînement, mais ne parvient pas à les généraliser à de nouvelles données.
• Sous-apprentissage : cela se produit lorsqu'un modèle est trop simple et ne peut pas capturer la complexité des données.
• Validation croisée : il s'agit d'une technique permettant d'évaluer la capacité de généralisation d'un modèle, en divisant l'ensemble de données en parties pour l'entraîner et le tester plusieurs fois.

Algorithmes de tri populaires

Voici quelques-uns des algorithmes de classification les plus couramment utilisés dans l'apprentissage supervisé :

1. Régression logistique : malgré son nom, il s'agit d'un algorithme de classification qui estime la probabilité qu'une instance appartienne à une classe. C'est utile pour les problèmes de classification binaire.
2. Arbres de décision : ce modèle utilise une structure arborescente dans laquelle chaque nœud représente une fonctionnalité, chaque branche représente une règle de décision et chaque feuille représente un résultat de classification. Les arbres de décision sont intuitifs et faciles à interpréter.
3. Forêt aléatoire : il s'agit d'un ensemble d'arbres de décision, où chaque arbre est formé avec un échantillon aléatoire de données. Les prédictions de tous les arbres sont combinées pour produire un résultat final. Cela se traduit généralement par de meilleures performances et un risque moindre de surapprentissage.
4. Support Vector Machines (SVM) : : elles cherchent à trouver l'hyperplan qui sépare le mieux les classes de données. SVM est efficace dans les espaces de grande dimension et dans les cas où le nombre de dimensions est supérieur au nombre d'échantillons.
5. K-Nearest Neighbours (KNN) : classe une instance en fonction du plus grand nombre de classes de ses voisins les plus proches. Il s’agit d’un algorithme simple et efficace, mais il peut devenir lent à mesure que la taille de l’ensemble de données augmente.
6. Réseaux de neurones artificiels et apprentissage profond : ce sont des modèles composés de couches de neurones capables d'apprendre des représentations complexes de données. L’apprentissage profond est particulièrement puissant pour les grands ensembles de données et peut capturer les interactions non linéaires entre les fonctionnalités.
7. Algorithmes d'ensemble : tels que Gradient Boosting et AdaBoost, qui combinent les prédictions de plusieurs modèles d'apprentissage pour améliorer la précision.

Mise en œuvre et évaluation de modèles de classification

Pour implémenter ces algorithmes en Python, des bibliothèques telles que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch sont couramment utilisées. Le processus implique généralement les étapes suivantes :

• Prétraitement des données : nettoyage des données, traitement des valeurs manquantes, normalisation et codage des variables catégorielles.
• Répartition des données : séparez l'ensemble de données en entraînement et test.
• Entraînement du modèle : utilisez l'ensemble d'entraînement pour adapter le modèle aux données.
• Évaluation du modèle : utilisez l'ensemble de tests pour évaluer les performances du modèle. Des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1 sont couramment utilisées.
• Réglage précis : ajustez les hyperparamètres et effectuez une validation croiséepour améliorer les performances du modèle.

L'évaluation du modèle est cruciale pour garantir que le modèle non seulement s'adapte bien aux données d'entraînement, mais qu'il se généralise également bien aux nouvelles données. Ceci est particulièrement important dans les applications du monde réel, où le coût d'une mauvaise classification peut être important.

Conclusion

Les algorithmes de classification sont des outils puissants d'apprentissage supervisé, chacun possédant ses propres forces et faiblesses. Le choix du bon algorithme dépend de la nature du problème, de la taille et de la qualité de l'ensemble de données, ainsi que des exigences spécifiques de l'application. Avec la disponibilité croissante des données et les progrès des techniques informatiques, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond deviennent de plus en plus accessibles et essentiels pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines.