دسته‌بندی (یادگیری ماشین)
دسته‌بندی (یادگیری ماشین)
مقدمه
دسته‌بندی (یادگیری ماشین) یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین شاخه‌های یادگیری ماشین است. در دنیای واقعی، بسیاری از مسائل به این صورت هستند که باید یک ورودی را به یکی از دسته‌های از پیش تعریف شده نسبت داد. برای مثال، تشخیص اینکه یک ایمیل هرزنامه است یا نه، تشخیص اینکه یک تصویر گربه را نشان می‌دهد یا سگ، یا تشخیص اینکه یک مشتری بالقوه خرید می‌کند یا نه، همگی نمونه‌هایی از مسائل دسته‌بندی هستند.
این مقاله به شرح مفاهیم پایه دسته‌بندی، انواع مختلف آن، الگوریتم‌های رایج، و نحوه ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی می‌پردازد. هدف از این مقاله آشنایی افراد مبتدی با این حوزه و فراهم کردن زمینه‌ای برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر است.
مفاهیم پایه
- داده‌ها (Data): دسته‌بندی بر اساس داده‌ها انجام می‌شود. این داده‌ها شامل ویژگی‌ها (Features) یا متغیرهایی هستند که برای توصیف هر نمونه استفاده می‌شوند. برای مثال، در تشخیص ایمیل هرزنامه، ویژگی‌ها می‌توانند شامل کلمات موجود در ایمیل، فرستنده ایمیل، و وجود پیوند در ایمیل باشند.
- برچسب‌ها (Labels): هر نمونه در مجموعه داده‌ها دارای یک برچسب است که نشان‌دهنده دسته‌ای است که آن نمونه به آن تعلق دارد. برای مثال، در تشخیص ایمیل هرزنامه، برچسب‌ها می‌توانند "هرزنامه" یا "غیر هرزنامه" باشند.
- مجموعه آموزشی (Training Set): مجموعه‌ای از داده‌ها که برای آموزش مدل دسته‌بندی استفاده می‌شود.
- مجموعه آزمایشی (Test Set): مجموعه‌ای از داده‌ها که برای ارزیابی عملکرد مدل دسته‌بندی استفاده می‌شود. مدل در طول آموزش با مجموعه آموزشی آشنا شده و سپس عملکرد آن با مجموعه آزمایشی که قبلاً ندیده است، سنجیده می‌شود.
- ویژگی‌ها (Features): متغیرهای ورودی که برای توصیف هر نمونه استفاده می‌شوند. انتخاب ویژگی‌های مناسب نقش بسیار مهمی در عملکرد مدل دارد. انتخاب ویژگی یک بخش کلیدی در فرایند آماده‌سازی داده‌ها است.
انواع دسته‌بندی
دسته‌بندی به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود:
- دسته‌بندی دودویی (Binary Classification): در این نوع دسته‌بندی، هدف این است که یک ورودی را به یکی از دو دسته ممکن نسبت دهیم. مثال‌ها شامل تشخیص هرزنامه/غیر هرزنامه، تشخیص تقلب/عدم تقلب، و تشخیص بیمار/سالم است. منطق در این نوع دسته‌بندی نقش مهمی ایفا می‌کند.
- دسته‌بندی چند کلاسه (Multi-class Classification): در این نوع دسته‌بندی، هدف این است که یک ورودی را به یکی از چند دسته ممکن نسبت دهیم. مثال‌ها شامل تشخیص نوع حیوان در یک تصویر (گربه، سگ، پرنده)، تشخیص نوع گل (رز، لاله، آفتابگردان)، و تشخیص نوع خبر (ورزشی، سیاسی، اقتصادی) است. احتمالات در این نوع دسته‌بندی بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
- دسته‌بندی چند برچسبی (Multi-label Classification): در این نوع دسته‌بندی، یک ورودی می‌تواند به چندین دسته تعلق داشته باشد. مثال‌ها شامل تشخیص موضوعات یک مقاله (یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر)، و تشخیص بیماری‌های یک بیمار (دیابت، فشار خون، بیماری قلبی) است.
الگوریتم‌های رایج دسته‌بندی
الگوریتم‌های متعددی برای دسته‌بندی وجود دارند. در زیر به برخی از رایج‌ترین آن‌ها اشاره می‌شود:
- درخت تصمیم (Decision Tree): یک الگوریتم ساده و قابل تفسیر که با استفاده از یک ساختار درختی تصمیم‌گیری می‌کند.
- جنگل تصادفی (Random Forest): یک الگوریتم قوی که از ترکیب چندین درخت تصمیم تشکیل شده است.
- ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM): یک الگوریتم قدرتمند که با یافتن بهترین ابرصفحه برای جداسازی داده‌ها کار می‌کند.
- رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): یک الگوریتم ساده و کارآمد که برای دسته‌بندی دودویی استفاده می‌شود.
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks): الگوریتم‌های پیچیده‌ای که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و می‌توانند مسائل دسته‌بندی پیچیده را حل کنند.
- نزدیک‌ترین همسایگان (K-Nearest Neighbors - KNN): یک الگوریتم ساده که بر اساس نزدیکی نمونه‌ها به یکدیگر دسته‌بندی می‌کند.
- بیز ساده (Naive Bayes): یک الگوریتم مبتنی بر احتمال که بر اساس قضیه بیز کار می‌کند.
ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی
پس از آموزش یک مدل دسته‌بندی، باید عملکرد آن را ارزیابی کنیم. معیارهای مختلفی برای ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی وجود دارند:
- 'دقت (Accuracy):' نسبت تعداد پیش‌بینی‌های درست به کل تعداد پیش‌بینی‌ها.
- 'صحت (Precision):' نسبت تعداد پیش‌بینی‌های درست مثبت به کل تعداد پیش‌بینی‌های مثبت.
- 'بازیابی (Recall):' نسبت تعداد پیش‌بینی‌های درست مثبت به کل تعداد نمونه‌های مثبت واقعی.
- 'نمره F1 (F1-score):' میانگین هماهنگ صحت و بازیابی.
- 'منحنی ROC'': نمایشی گرافیکی از عملکرد مدل در آستانه‌های مختلف.
- 'مساحت زیر منحنی ROC (AUC):' معیاری برای ارزیابی کلی عملکرد مدل.
- 'ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix):' جدولی که نشان‌دهنده تعداد پیش‌بینی‌های درست و نادرست برای هر دسته است.
آماده‌سازی داده‌ها برای دسته‌بندی
آماده‌سازی داده‌ها یک مرحله حیاتی در فرایند دسته‌بندی است. این مرحله شامل مراحل زیر است:
- پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning): حذف داده‌های ناقص، ناسازگار، و پرت.
- تبدیل داده‌ها (Data Transformation): تبدیل داده‌ها به فرمتی که برای الگوریتم دسته‌بندی مناسب باشد.
- نرمال‌سازی داده‌ها (Data Normalization): مقیاس‌بندی داده‌ها به یک محدوده مشخص.
- کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): کاهش تعداد ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل و کاهش پیچیدگی محاسباتی. PCA تکنیکی برای کاهش ابعاد است.
کاربردهای دسته‌بندی
دسته‌بندی در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود:
- تشخیص هرزنامه (Spam Detection): تشخیص ایمیل‌های هرزنامه.
- تشخیص تقلب (Fraud Detection): تشخیص تراکنش‌های تقلبی.
- تشخیص تصویر (Image Recognition): تشخیص اشیاء در تصاویر.
- تشخیص صدا (Speech Recognition): تبدیل گفتار به متن.
- تشخیص پزشکی (Medical Diagnosis): تشخیص بیماری‌ها.
- بازاریابی (Marketing): شناسایی مشتریان بالقوه.
- پیش‌بینی رفتار مشتری (Customer Behavior Prediction): پیش‌بینی اینکه مشتریان چه محصولاتی را خریداری خواهند کرد.
استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات
- تحلیل تکنیکال (Technical Analysis): در بازارهای مالی، دسته‌بندی می‌تواند برای شناسایی الگوهای نموداری و پیش‌بینی روند قیمت‌ها استفاده شود.
- تحلیل حجم معاملات (Volume Analysis): حجم معاملات می‌تواند به عنوان یک ویژگی برای دسته‌بندی سهام بر اساس میزان فعالیت مورد استفاده قرار گیرد.
- استراتژی میانگین متحرک (Moving Average Strategy): با استفاده از دسته‌بندی، می‌توان سیگنال‌های خرید و فروش بر اساس عبور قیمت از میانگین متحرک تولید کرد.
- استراتژی RSI (Relative Strength Index Strategy): RSI می‌تواند برای دسته‌بندی سهام به بیش‌خرید یا بیش‌فروش تقسیم شود.
- استراتژی MACD (Moving Average Convergence Divergence Strategy): MACD می‌تواند برای شناسایی سیگنال‌های خرید و فروش استفاده شود که بر اساس دسته‌بندی ایجاد می‌شوند.
- استراتژی Breakout (Breakout Strategy): شناسایی نقاط شکست قیمت و دسته‌بندی سهام بر اساس این نقاط.
- استراتژی Fibonacci Retracement (Fibonacci Retracement Strategy): استفاده از سطوح فیبوناچی برای دسته‌بندی حرکات قیمت.
- استراتژی Bollinger Bands (Bollinger Bands Strategy): استفاده از باندهای بولینگر برای شناسایی نوسانات قیمت و دسته‌بندی سهام.
- استراتژی Ichimoku Cloud (Ichimoku Cloud Strategy): استفاده از ابر ایچیموکو برای شناسایی روندها و سطوح حمایت و مقاومت و دسته‌بندی سهام.
- مدل‌های پیش‌بینی قیمت (Price Prediction Models): استفاده از مدل‌های دسته‌بندی برای پیش‌بینی جهت حرکت قیمت.
- تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): استفاده از دسته‌بندی برای تشخیص احساسات مثبت، منفی یا خنثی در اخبار و شبکه‌های اجتماعی.
- بازاریابی هدفمند (Targeted Marketing): دسته‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مختلف برای ارائه تبلیغات هدفمند.
- سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems): استفاده از دسته‌بندی برای توصیه‌ی محصولات یا خدمات به کاربران.
- تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection): دسته‌بندی اخبار به واقعی یا جعلی.
- مدیریت ریسک (Risk Management): دسته‌بندی دارایی‌ها بر اساس سطح ریسک.
نتیجه‌گیری
دسته‌بندی یک شاخه مهم و پرکاربرد از یادگیری ماشین است که در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود. با درک مفاهیم پایه، انواع مختلف، الگوریتم‌های رایج، و نحوه ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی، می‌توانید از این فناوری برای حل مسائل مختلف در دنیای واقعی استفاده کنید. یادگیری مستمر و به‌روز بودن با آخرین پیشرفت‌ها در این حوزه، کلید موفقیت در استفاده از دسته‌بندی است.
یادگیری ماشین، داده‌کاوی، هوش مصنوعی، الگوریتم، مدل‌سازی، پیش‌بینی، تحلیل داده، انتخاب ویژگی، PCA، منطق، احتمالات، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، رگرسیون لجستیک، شبکه‌های عصبی، نزدیک‌ترین همسایگان، بیز ساده
شروع معاملات الآن
ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)
به جامعه ما بپیوندید
در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان
