Uczenie maszynowe i modelowanie danych

Uczenie maszynowe w Pythonie zwykle zaczyna się od przygotowania danych, wyboru zmiennej celu i zbudowania prostego modelu regresji albo klasyfikacji. Warto sprawdzić jakość danych, podzielić zbiór na część treningową i testową oraz dobrać podstawowe metryki, takie jak accuracy, F1, MAE lub RMSE. Przykładem takiego podejścia jest pipeline z Pandas i scikit-learn, w którym najpierw czyścimy dane, a potem uczymy model regresji logistycznej lub liniowej. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Python - uczenie maszynowe - wprowadzenie (PYTHON/ML).

Dobór algorytmu zależy od typu problemu, struktury danych i sposobu oceny skuteczności modelu. Należy ustalić, czy przewidujemy wartości liczbowe, klasy, czy przyszłe obserwacje w czasie, a następnie porównać modele bazowe z bardziej zaawansowanymi metodami pod kątem jakości, interpretowalności i kosztu obliczeń. Przykładowo do klasyfikacji można zacząć od regresji logistycznej i drzew decyzyjnych, a do prognozowania szeregów czasowych rozważyć ARIMA albo Prophet. Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Python - Forecasting i analiza szeregów czasowych (TS/ML).

Ocena modeli polega na mierzeniu jakości predykcji na danych, których model nie widział podczas uczenia, a overfitting oznacza zbyt silne dopasowanie do zbioru treningowego. Trzeba sprawdzić podział na dane treningowe i testowe, zastosować walidację krzyżową, dobrać właściwe metryki oraz kontrolować złożoność modelu przez regularyzację, tuning lub selekcję cech. Przykładem jest sytuacja, w której model osiąga bardzo dobry wynik na treningu, ale wyraźnie słabszy AUC lub F1 na walidacji. To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Uczenie maszynowe w języku Python - warsztat profesjonalisty (ML/MID/PY).

Przygotowanie danych do modelowania obejmuje czyszczenie zbiorów, obsługę braków danych, kodowanie zmiennych kategorycznych i transformacje cech numerycznych. W praktyce trzeba sprawdzić rozkłady zmiennych, niespójne wartości, niezbalansowane klasy oraz to, czy wszystkie operacje preprocessingowe wykonujemy identycznie dla treningu i predykcji. Przykładem jest użycie potoków w scikit-learn albo workflow w R do połączenia imputacji, skalowania i modelu w jeden spójny proces. Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Uczenie maszynowe z wykorzystaniem R (ML/MID/R).

Drzewa decyzyjne są prostsze w interpretacji, natomiast XGBoost zwykle daje wyższą skuteczność dzięki boostingowi i lepszej kontroli nad procesem uczenia. Warto sprawdzić wielkość zbioru danych, wymagania dotyczące wyjaśnialności modelu, podatność na przeuczenie oraz możliwości strojenia hiperparametrów. Przykładowo pojedyncze drzewo łatwiej uzasadnić biznesowo, ale XGBoost częściej wygrywa w zadaniach klasyfikacyjnych i regresyjnych na złożonych danych tabelarycznych. Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Uczenie maszynowe w języku Python - warsztat profesjonalisty (ML/MID/PY).

Modele do prognozowania szeregów czasowych uwzględniają zależności w czasie, takie jak trend, sezonowość, opóźnienia i autokorelacje. Trzeba sprawdzić częstotliwość danych, kompletność osi czasu, sposób walidacji czasowej oraz to, czy lepsze będą modele statystyczne, takie jak SARIMA, czy podejścia oparte na feature engineering i uczeniu maszynowym. Przykładem jest budowa zestawu cech opóźnionych i kalendarzowych dla modelu ML albo użycie Prophet do szybkiego modelowania trendu i sezonowości. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Python - Forecasting i analiza szeregów czasowych (TS/ML).