Numer: 07/2024 Str. 140
Autorzy: Tsehay Assegie , Sangeetha Murugan , Rajkumar Govindarajan , Komal Napa , D. Nageswari :
Tytuł: Poprawa wydajności uczenia maszynowego dzięki sekwencyjnemu wyborowi funkcji i przeszukiwaniu siatki
Streszczenie: Wybór funkcji to ważny krok w opracowywaniu dokładnych modeli uczenia maszynowego do celów klasyfikacji, w tym przewidywania jakości wina. Dokładność modelu uczenia maszynowego zależy od wyboru odpowiednich cech, które przyczyniają się do przewidywanego wyniku. W tym artykule proponujemy dwie powszechnie stosowane metody optymalizacji, sekwencyjny wybór cech w przód (SFS) i przeszukiwanie siatki, aby zidentyfikować cechy najbardziej odpowiednie do przewidywania jakości wina za pomocą K-najbliższego sąsiada (KNN). Wykorzystaliśmy zbiór danych obejmujący 178 próbek z 13 cechami jakości wina i oceniliśmy działanie modelu KNN wyszkolonego na różnych podzbiorach wybranych cech FSFS. Wynik sugeruje, że SFS i przeszukiwanie pasów są skutecznymi metodami przewidywania jakości wina za pomocą KNN. Zidentyfikowane cechy jakości wina pomagają dokładniej przewidzieć jakość wina, co prowadzi do lepszych wyników predykcyjnych. Zatem modele uczenia maszynowego mogą w znacznym stopniu skorzystać na wykorzystaniu wyszukiwania siatki i SFS. Dostrajając w ten sposób model, możliwe jest osiągnięcie lepszych wyników w zastosowaniach, w których ważna jest dokładność i szybkość. Ponieważ uczenie maszynowe jest w dalszym ciągu wykorzystywane w wielu gałęziach przemysłu, wykorzystanie tych technik będzie zyskiwać na znaczeniu. Konieczne są dalsze badania, aby zweryfikować model na większych zbiorach danych i włączyć go do praktycznej klasyfikacji lub analizy predykcyjnej.
Słowa kluczowe: akość wina, dostrajanie parametrów, uczenie maszynowe.