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Supervised Versus Unsupervised Learning<end_of_turn>
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Die meisten statistischen Lernprobleme fallen in eine von zwei Kategorien: überwacht überwacht
oder unbeaufsichtigt. Die Beispiele, die wir bisher in diesem Kapitel besprochen haben – unbeaufsichtigt
alle fallen in den Bereich des überwachten Lernens. Für jede Beobachtung des
Prädiktormessung(en) xi, i = 1,...,n gibt es eine zugehörige Antwort
Messung yi. Wir möchten ein Modell anpassen, das die Reaktion mit dem in Beziehung setzt
Prädiktoren mit dem Ziel, die Reaktion für die Zukunft genau vorherzusagen
Beobachtungen (Vorhersage) oder ein besseres Verständnis der Beziehung zwischen
die Antwort und die Prädiktoren (Inferenz). Viele klassische statistische Lernmethoden wie lineare Regression und logistische Regression (Kapitel 4) sowie logistische und modernere Ansätze wie GAM, Boosting und Support-Vec-Regression
Für Maschinen arbeiten sie im Bereich des überwachten Lernens. Die überwiegende Mehrheit
Der größte Teil dieses Buches ist diesem Setting gewidmet.
Im Gegensatz dazu beschreibt unüberwachtes Lernen die etwas anspruchsvollere Situation, in der wir für jede Beobachtung i = 1,...,n beobachten
ein Vektor von Messungen xi, aber keine zugehörige Antwort yi. Es ist nicht möglich, ein lineares Regressionsmodell anzupassen, da es keine Antwortvariable gibt
zu prognostizieren. In dieser Situation arbeiten wir gewissermaßen blind; Die Situation wird als unbeaufsichtigt bezeichnet, weil uns eine Antwortvariable fehlt, die unsere Analyse überwachen kann. Welche statistische Analyse ist möglich? Wir können versuchen, die Beziehungen zwischen den Variablen zu verstehen
oder zwischen den Beobachtungen. Ein statistisches Lerntool, das wir verwenden können
In dieser Einstellung handelt es sich um eine Clusteranalyse oder Clustering. Das Ziel der Clusteranalyse ist Cluster
besteht darin, anhand von x1,...,xn festzustellen, ob die Beobachtungen in die Analyse fallen
relativ unterschiedliche Gruppen. Beispielsweise haben wir in einer Marktsegmentierungsstudie
könnte mehrere Merkmale (Variablen) für potenzielle Kunden beobachten,
wie Postleitzahl, Familieneinkommen und Einkaufsgewohnheiten. Wir könnten glauben
dass die Kunden in verschiedene Gruppen eingeteilt werden, beispielsweise in diejenigen, die viel Geld ausgeben
geringe Ausgaben. Wenn die Informationen über das Ausgabeverhalten jedes Kunden vorliegen
stünden Daten zur Verfügung, dann wäre eine überwachte Analyse möglich. Allerdings ist dies
Es liegen keine Informationen vor – das heißt, wir wissen nicht, ob jeder potenzielle Kunde viel Geld ausgibt oder nicht. In dieser Einstellung können wir versuchen, Cluster zu bilden
die Kunden anhand der gemessenen Variablen zu identifizieren
unterschiedliche Gruppen potenzieller Kunden. Die Identifizierung solcher Gruppen kann von Vorteil sein
Interesse, da es sein kann, dass sich die Gruppen in einigen Punkten unterscheiden
Eigenschaft von Interesse, wie z. B. Ausgabegewohnheiten.<end_of_turn><eos>