Einleitung
Die einfachste Lösung ist oft die beste, insbesondere wenn es darum geht, spezifische Probleme im Bereich des Machine Learning zu lösen. Viele Fachleute neigen dazu, große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI-Systeme für Aufgaben wie Zeitreihenprognosen, Bildklassifizierung und tabellarische Vorhersagen zu verwenden. In vielen Fällen kann jedoch ein einfaches Machine Learning-Modell dasselbe Problem schneller, kostengünstiger und mit deutlich weniger Komplexität lösen.
Für Datenwissenschaftler bleibt es eine essenzielle Fähigkeit, die grundlegenden Machine Learning-Algorithmen zu kennen und zu wissen, wann man sie anwendet. In diesem Leitfaden werden sieben Algorithmen vorgestellt, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte. Es wird kurz erklärt, wie sie funktionieren, und es wird gezeigt, wie man sie in Python anwendet.
1. Lineare Regression
Die lineare Regression gehört zu den einfachsten und am häufigsten verwendeten Machine Learning-Algorithmen zur Vorhersage kontinuierlicher numerischer Werte. Sie kann für Aufgaben wie die Vorhersage von Immobilienpreisen, die Schätzung monatlicher Einnahmen oder die Prognose des Energieverbrauchs eingesetzt werden.
Das Modell lernt die Beziehung zwischen den Eingangsmerkmalen und dem Zielwert. Es versucht, eine lineare Beziehung zu finden, die Vorhersagen so nah wie möglich an den tatsächlichen Werten in den Trainingsdaten produziert.
Während des Trainings lernt das Modell, wie viel jedes Merkmal zur endgültigen Vorhersage beiträgt. Nach dem Training kann es diese gelernten Beziehungen nutzen, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)Hierbei trainiert die Methode fit() das lineare Regressionsmodell mit den Trainingsdaten. Die Methode predict() verwendet dann die gelernten Beziehungen, um Vorhersagen für die Testdaten zu generieren.
Die lineare Regression ist schnell, einfach zu implementieren und leicht zu interpretieren. Sie wird auch häufig als Basismodell verwendet, um sie mit fortgeschritteneren Regressionsalgorithmen zu vergleichen.
2. Logistische Regression
Die logistische Regression ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen für Klassifikationen. Sie wird häufig für Probleme mit zwei möglichen Ergebnissen eingesetzt, wie beispielsweise Spam oder kein Spam, Kundenabwanderung oder -bindung sowie betrügerische oder legitime Transaktionen.
Das Modell schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Beobachtung zu einer bestimmten Klasse gehört. Es lernt, wie jedes Eingangsmerkmal diese Wahrscheinlichkeit beeinflusst, und verwendet das Ergebnis, um eine Klasse zuzuweisen.
Trotz ihres Namens ist die logistische Regression ein Klassifikationsalgorithmus. Sie ist schnell, relativ leicht zu interpretieren und stellt eine starke Basis für viele Klassifikationsprobleme dar.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)Scikit-learn wendet standardmäßig Regularisierung an, was hilft, die Modellkomplexität zu kontrollieren und Überanpassung zu reduzieren.
3. LightGBM
LightGBM ist ein Gradient-Boosting-Algorithmus, der für baumbasierte Machine Learning-Modelle entwickelt wurde. Er ist besonders effektiv für strukturierte oder tabellarische Datensätze.
Das Modell baut Entscheidungsbäume nacheinander auf. Jeder neue Baum konzentriert sich darauf, die Fehler der bestehenden Bäume zu verbessern, und deren Vorhersagen werden kombiniert, um das endgültige Ergebnis zu erzielen.
LightGBM verwendet histogrammbasierte Lernmethoden, die kontinuierliche Merkmalswerte in Bins gruppieren. Dies kann den Speicherbedarf reduzieren und das Training effizienter gestalten, insbesondere bei größeren Datensätzen.
from lightgbm import LGBMClassifier
model = LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)Dieses Beispiel verwendet den LGBMClassifier für Klassifikationen. LightGBM bietet auch den LGBMRegressor für Regressionsaufgaben an. Zudem unterstützt es paralleles, verteiltes und GPU-Training, was es zu einer beliebten Wahl für großangelegtes tabellarisches Machine Learning macht.
4. XGBoost mit Histogrammbäumen
XGBoost ist ein weiterer beliebter Gradient-Boosting-Algorithmus für strukturierte Daten. Er wird häufig für Klassifikations-, Regressions- und Rankingprobleme eingesetzt.
Ähnlich wie LightGBM baut XGBoost Entscheidungsbäume sequenziell auf. Jeder neue Baum versucht, die Fehler in den aktuellen Vorhersagen zu korrigieren und verbessert schrittweise das Modell.
Anstatt sich auf einen großen Entscheidungsbaum zu verlassen, kombiniert XGBoost viele kleinere Bäume, um eine stärkere endgültige Vorhersage zu erzeugen.
from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier(tree_method="hist")
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)Die Einstellung tree_method=“hist“ verwendet histogrammbasierte Baumkonstruktion. Merkmalswerte werden in Bins gruppiert, bevor XGBoost nach nützlichen Splits sucht, was den Baumaufbau effizienter macht.
XGBoost ist flexibel, zuverlässig und bleibt einer der stärksten Algorithmen für viele tabellarische Machine Learning-Probleme.
5. Random Forest
Random Forest ist ein Ensemble-Machine Learning-Algorithmus, der mehrere Entscheidungsbäume kombiniert.
Anstatt sich auf einen einzelnen Baum zu verlassen, trainiert er viele Bäume unter Verwendung unterschiedlicher Stichproben der Trainingsdaten und Teilmengen der verfügbaren Merkmale. Ihre Vorhersagen werden dann kombiniert.
Bei der Klassifikation stimmen die Bäume über die vorhergesagte Klasse ab. Bei der Regression werden ihre Vorhersagen gemittelt. Die Kombination mehrerer Bäume macht das Modell in der Regel weniger anfällig für Überanpassung als ein einzelner Entscheidungsbaum.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(
n_estimators=100,
random_state=42
)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)Die Einstellung n_estimators=100 weist Random Forest an, 100 Entscheidungsbäume zu erstellen.
Random Forest ist einfach zu verwenden, funktioniert gut mit vielen tabellarischen Datensätzen und kann auch Merkmalswichtigkeitswerte bereitstellen, um zu verstehen, welche Eingaben seine Vorhersagen beeinflussen.
6. Long Short-Term Memory Netzwerke
Long Short-Term Memory-Netzwerke, oder LSTMs, sind eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk, das für sequenzielle Daten entwickelt wurde.
Ein LSTM verarbeitet eine Sequenz Schritt für Schritt, während es Informationen aus früheren Schritten beibehält. Es verwendet internes Gedächtnis und Tore, um zu entscheiden, welche Informationen beibehalten, aktualisiert oder ignoriert werden sollen.
Dies ermöglicht es früheren Beobachtungen, spätere Vorhersagen zu beeinflussen, was LSTMs nützlich macht, wenn die Reihenfolge der Daten von Bedeutung ist. Beispiele sind Verkaufsprognosen, Verkehrsvorhersagen, Sensormessungen und andere Zeitreihenprobleme.
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
keras.Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])),
layers.LSTM(64),
layers.Dense(1)
])
model.compile(
optimizer="adam",
loss="mean_squared_error"
)
model.fit(X_train, y_train, epochs=20)
y_pred = model.predict(X_test)Die LSTM(64)-Schicht enthält 64 LSTM-Einheiten, die die Sequenz verarbeiten. Die Dense(1)-Schicht erzeugt eine einzelne numerische Vorhersage.
Die Eingabedaten für LSTMs werden normalerweise als Proben × Zeitstufen × Merkmale angeordnet. Diese Modelle können komplexe sequenzielle Muster lernen, erfordern jedoch oft mehr Daten und Rechenleistung als traditionelle Machine Learning-Algorithmen.
7. K-Means Clustering
K-Means ist ein unüberwachter Machine Learning-Algorithmus, der ähnliche Beobachtungen in Cluster gruppiert. Im Gegensatz zur Klassifikation benötigt er keine gekennzeichneten Trainingsdaten.
Der Algorithmus beginnt mit einer festgelegten Anzahl von Clusterzentren, die als Zentroiden bezeichnet werden. Jede Beobachtung wird dem nächstgelegenen Zentroiden zugewiesen, und die Zentroiden werden basierend auf den Beobachtungen in jeder Gruppe neu berechnet.
Dieser Prozess wird wiederholt, bis sich die Cluster nicht mehr signifikant ändern.
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(
n_clusters=3,
n_init=10,
random_state=42
)
clusters = model.fit_predict(X)Die Einstellung n_clusters=3 weist K-Means an, drei Gruppen zu erstellen. Die Einstellung n_init=10 führt den Algorithmus mit mehreren Initialisierungen der Zentroiden aus und behält das beste Ergebnis bei.
K-Means ist nützlich, um Muster in unbeschrifteten Daten zu entdecken, wie beispielsweise Kundensegmente oder Gruppen mit ähnlichem Verhalten. Die Hauptbeschränkung besteht darin, dass die Anzahl der Cluster vor der Ausführung des Algorithmus festgelegt werden muss.
Fazit
Diese Algorithmen sind aus gutem Grund populär geworden und werden auch in modernen KI-Anwendungen weiterhin eingesetzt. Selbst in eigenen Projekten greift der Autor oft auf traditionelle Machine Learning-Methoden zurück, da sie bessere Lösungen für die jeweiligen Probleme bieten. Besonders wichtig sind dabei die wesentlichen Python-Konzepte, die für KI-Ingenieure unerlässlich sind.
Diese Modelle sind schneller, einfacher zu implementieren und benötigen in der Regel deutlich weniger CPU, RAM und Infrastruktur. Irgendwo auf dem Weg haben wir fast vergessen, dass Einfachheit oft die beste Lösung ist.
Nicht jedes Problem erfordert ein LLM oder ein generatives KI-Modell. Es gibt viele spezialisierte Aufgaben, bei denen ein einfaches Machine Learning-Modell die Aufgabe ohne Feinabstimmung eines riesigen Modells oder den Aufbau eines komplexen KI-Systems bewältigen kann.
Die entscheidende Fähigkeit besteht nicht immer darin, das neueste Modell auszuwählen, sondern das richtige Modell für das jeweilige Problem zu wählen. Eine gute Übersicht über nützliche Bibliotheken bietet der Artikel über Python-Bibliotheken für LLM-Ingenieure.
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Quellen: kdnuggets
Bildquelle: KI generiert
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