{"id":1232,"date":"2023-07-27T05:07:18","date_gmt":"2023-07-27T05:07:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/potenziare-lapprendimento-automatico\/"},"modified":"2023-07-27T05:07:18","modified_gmt":"2023-07-27T05:07:18","slug":"potenziare-lapprendimento-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/potenziare-lapprendimento-automatico\/","title":{"rendered":"Una semplice introduzione al potenziamento del machine learning"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">La maggior parte <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/apprendimento-supervisionato-vs.-non-supervisionato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">degli algoritmi di machine learning supervisionati<\/a> si basano sull&#8217;utilizzo di un singolo modello predittivo come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la regressione lineare<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la regressione logistica<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-della-cresta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la regressione ridge<\/a> , ecc.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, metodi come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/apprendimento-automatico-delle-buste\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">il bagging<\/a> e <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/esercitazioni-casuali\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">le foreste casuali<\/a> creano molti modelli diversi basati su campioni bootstrap ripetuti del set di dati originale. Le previsioni sui nuovi dati vengono effettuate prendendo la media delle previsioni effettuate dai singoli modelli.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questi metodi tendono a offrire un miglioramento nell&#8217;accuratezza della previsione rispetto ai metodi che utilizzano un solo modello predittivo perch\u00e9 utilizzano il seguente processo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, costruisci modelli individuali con <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/compromesso-della-varianza-del-bias\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">varianza elevata e bassa distorsione<\/a> (ad esempio, <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/alberi-di-classificazione-e-regressione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">alberi decisionali<\/a> profondamente sviluppati).<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Quindi, media le previsioni fatte dai singoli modelli per ridurre la varianza.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro metodo che tende a offrire un miglioramento ancora maggiore nell\u2019accuratezza predittiva \u00e8 noto come <strong>boosting<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cos&#8217;\u00e8 il potenziamento?<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il boosting \u00e8 un metodo che pu\u00f2 essere utilizzato con qualsiasi tipo di modello, ma viene utilizzato pi\u00f9 spesso con gli alberi decisionali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019idea alla base del potenziamento \u00e8 semplice:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Innanzitutto, costruisci un modello debole.<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Un modello \u201cdebole\u201d \u00e8 quello il cui tasso di errore \u00e8 solo leggermente migliore di una stima casuale.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">In pratica, si tratta solitamente di un albero decisionale con solo una o due divisioni.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Successivamente, costruisci un altro modello debole basato sui residui del modello precedente.<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">In pratica, utilizziamo i residui del modello precedente (ovvero gli errori nelle nostre previsioni) per adattare un nuovo modello che migliora leggermente il tasso di errore complessivo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Continuare questo processo finch\u00e9 la convalida incrociata k-fold non ci dice di interrompere.<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">In pratica, utilizziamo <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/k-piega-convalida-incrociata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la convalida incrociata k-fold<\/a> per identificare quando dovremmo smettere di sviluppare il modello potenziato.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando questo metodo, possiamo iniziare con un modello debole e continuare a &#8220;migliorare&#8221; le sue prestazioni costruendo sequenzialmente nuovi alberi che migliorano le prestazioni dell&#8217;albero precedente fino ad ottenere un modello finale con elevata precisione predittiva.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12199 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/booster1.png\" alt=\"Promuovere l\u2019apprendimento automatico\" width=\"363\" height=\"538\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <strong>Perch\u00e9 il potenziamento funziona?<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si scopre che il potenziamento \u00e8 in grado di produrre alcuni dei modelli pi\u00f9 potenti di tutto l&#8217;apprendimento automatico.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In molti settori, i modelli potenziati vengono utilizzati come modelli di riferimento nella produzione perch\u00e9 tendono a sovraperformare tutti gli altri modelli.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il motivo per cui i modelli potenziati funzionano cos\u00ec bene dipende dalla comprensione di un&#8217;idea semplice:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Innanzitutto, i modelli migliorati costruiscono un albero decisionale debole che ha una bassa accuratezza predittiva. Si dice che questo albero decisionale abbia una varianza bassa e un bias elevato.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Poich\u00e9 i modelli migliorati seguono il processo di miglioramento sequenziale degli alberi decisionali precedenti, il modello complessivo \u00e8 in grado di ridurre lentamente la distorsione in ogni fase senza aumentare significativamente la varianza.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Il modello finale adattato tende ad avere bias <em>e<\/em> varianza sufficientemente bassi, portando a un modello in grado di produrre bassi tassi di errore di test sui nuovi dati.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Vantaggi e svantaggi del potenziamento<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019ovvio vantaggio del boosting \u00e8 che \u00e8 in grado di produrre modelli con elevata precisione predittiva rispetto a quasi tutti gli altri tipi di modelli.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un potenziale svantaggio \u00e8 che un modello migliorato adattato \u00e8 molto difficile da interpretare. Sebbene possa offrire un\u2019enorme capacit\u00e0 di prevedere i valori di risposta di nuovi dati, \u00e8 difficile spiegare l\u2019esatto processo utilizzato per raggiungere questo obiettivo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In pratica, la maggior parte dei data scientist e dei professionisti dell\u2019apprendimento automatico creano modelli migliorati perch\u00e9 vogliono essere in grado di prevedere con precisione i valori di risposta dei nuovi dati. Pertanto, il fatto che i modelli migliorati siano difficili da interpretare generalmente non costituisce un problema.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Booster in pratica<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In pratica, esistono molti tipi di algoritmi utilizzati per il boost, tra cui:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/xgboost.readthedocs.io\/en\/latest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">XGBoost<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/AdaBoost\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">AdaBoost<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/catboost.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ChatBoost<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/lightgbm.readthedocs.io\/en\/latest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">LightGBM<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seconda delle dimensioni del set di dati e della potenza di elaborazione della macchina, uno di questi metodi potrebbe essere preferibile all&#8217;altro.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La maggior parte degli algoritmi di machine learning supervisionati si basano sull&#8217;utilizzo di un singolo modello predittivo come la regressione lineare , la regressione logistica , la regressione ridge , ecc. 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