Quels algorithmes devez-vous apprendre pour la classification des produits Taobao ?

L'éditeur de Downcodes a compilé pour vous une introduction détaillée aux algorithmes couramment utilisés dans la classification des produits Taobao. L'article couvre une variété d'algorithmes tels que les arbres de décision, les Bayes naïfs, les machines à vecteurs de support, les algorithmes du K-plus proche voisin, les forêts aléatoires, les arbres d'amplification de gradient et les algorithmes d'apprentissage profond (CNN et RNN), et explique les principes et les scénarios d'application de chaque algorithme. Les avantages et les inconvénients sont expliqués de manière simple et facile à comprendre. Cet article vise à aider les lecteurs à comprendre les principes techniques derrière la classification des produits Taobao et les stratégies de sélection de différents algorithmes dans des applications pratiques. J'espère que cet article pourra fournir une référence aux lecteurs engagés dans des travaux liés au commerce électronique ou à l'apprentissage automatique.

Les algorithmes qui doivent être appris pour la classification des produits Taobao incluent les arbres de décision, le classificateur NAIve Bayes, la machine à vecteurs de support (SVM) et les K-Nearest Neighbours (KNN), la forêt aléatoire, les arbres d'amplification de gradient (GBT) et des algorithmes d'apprentissage en profondeur tels que. comme les réseaux de neurones convolutifs, CNN), Réseaux de neurones récurrents (RNN). Parmi eux, l'arbre de décision est un algorithme de classification commun et facile à comprendre. En divisant progressivement les attributs de l'ensemble de données, un modèle d'arbre est construit, dans lequel chaque nœud interne représente un jugement sur un attribut, et chaque nœud feuille. représente une catégorie.

1. Arbre de décision

L'arbre de décision est une technique de classification de base qui détermine la catégorie de données via le chemin allant du nœud racine au nœud feuille. À mesure que la complexité de l’ensemble de données augmente, l’arbre de décision peut devenir très profond, conduisant à un surajustement. Pour éviter cela, des stratégies de taille telles que la pré-taille et la post-taille peuvent être utilisées.

Construction d'un arbre de décision

Lors de la création d'un arbre de décision, l'algorithme sélectionne les attributs optimaux pour diviser l'ensemble de données, un processus qui s'appuie sur des mesures de sélection d'attributs telles que le gain d'informations, le taux de gain ou l'impureté de Gini. L'ensemble des données est divisé en sous-ensembles plus petits, et ce processus de division est effectué de manière récursive jusqu'à ce que le sous-ensemble soit pur sur la variable cible ou atteigne une certaine condition d'arrêt.

Élagage d'arbre de décision

L'élagage simplifie le modèle en supprimant certaines branches de l'arbre de décision, la pré-élagage est le processus consistant à arrêter la croissance de l'arbre avant qu'il n'atteigne sa pleine croissance et la post-élagage consiste à supprimer les branches inutiles après la génération de l'arbre. L'élagage contribue à améliorer la capacité de généralisation du modèle et réduit le risque de surajustement.

2. Classificateur naïf de Bayes

Basé sur la théorie bayésienne, le classificateur Naive Bayes suppose que les caractéristiques sont indépendantes les unes des autres. Cet algorithme convient aux ensembles de données de très grande dimension. Bien que cette hypothèse d’indépendance ne soit souvent pas vérifiée dans la réalité, le classificateur Naive Bayes peut néanmoins atteindre de bonnes performances dans de nombreuses situations.

Analyse de principe

Naive Bayes fonctionne en calculant la probabilité a posteriori qu'un point de données donné appartienne à chaque classe et attribue le point de données à la classe avec la probabilité a posteriori la plus élevée. Le lissage de Laplace est introduit dans le processus de calcul de probabilité pour éviter les problèmes de probabilité nulle.

Scénarios d'application

Bien que la simplicité de Naive Bayes le rende moins efficace que des algorithmes plus complexes sur certains problèmes complexes, ses performances sont excellentes dans des domaines tels que la classification de texte et la détection du spam.

3. Machine à vecteurs de support (SVM)

Les machines à vecteurs de support classifient les données en trouvant l'hyperplan de division optimal. SVM est efficace dans le traitement des données séparables non linéaires. Il peut mapper les données vers un espace de dimension supérieure via la fonction noyau et trouver l'hyperplan de division dans cet espace.

SVM linéaire ou non linéaire

Lorsque les données sont linéairement séparables, SVM recherche un hyperplan qui maximise la marge dure. Si les données sont séparables de manière non linéaire, vous pouvez utiliser des techniques de noyau pour mapper les données sur un espace de grande dimension afin qu'elles soient linéairement séparables dans cet espace.

Sélection de la fonction du noyau

Le choix de la fonction du noyau est crucial pour les performances de SVM. Les fonctions de noyau couramment utilisées incluent le noyau linéaire, le noyau polynomial, le noyau de fonction de base radiale (RBF), etc. Le noyau RBF est largement utilisé en raison de ses meilleures capacités de traitement des problèmes non linéaires.

4. Algorithme du K-voisin le plus proche (KNN)

L'algorithme K-plus proche voisin est un algorithme d'apprentissage paresseux non paramétrique simple et facile à mettre en œuvre. KNN classe un nouveau point de données dans la classe majoritaire de ses K voisins les plus proches en fonction de la similarité entre les points de données (généralement une mesure de distance).

Sélection de la valeur K

Le choix de la valeur K a un impact significatif sur les résultats de l'algorithme KNN. Une valeur K plus petite signifie que les points de bruit auront un impact plus important sur les résultats, tandis qu'une valeur K plus élevée peut entraîner une augmentation des erreurs de généralisation. Habituellement, le choix de K doit être déterminé par validation croisée.

mesure de distance

De nombreuses mesures de distance sont utilisées pour calculer la proximité dans l'algorithme KNN, notamment la distance euclidienne, la distance de Manhattan, la distance de Minkowski, etc. Différentes méthodes de mesure de distance peuvent conduire à des résultats de classification différents.

5. Forêt aléatoire

Random forest est un algorithme d'apprentissage d'ensemble basé sur l'algorithme d'arbre de décision et qui améliore les performances globales de classification en construisant plusieurs arbres de décision et en intégrant leurs résultats de prédiction. La forêt aléatoire a une forte résistance au surapprentissage.

Construction de forêt aléatoire

Lors de la création d'une forêt aléatoire, plusieurs sous-échantillons sont extraits de l'ensemble de données d'origine via un échantillonnage bootstrap et un sous-ensemble de fonctionnalités différent est fourni pour chaque arbre de décision, ce qui garantit la diversité du modèle.

Importance des fonctionnalités

Les forêts aléatoires peuvent également fournir des estimations de l'importance des caractéristiques, ce qui peut aider à comprendre quelles caractéristiques jouent un rôle clé dans les problèmes de classification et sont très utiles pour la sélection des caractéristiques et le prétraitement des données.

6. Arbre d'amélioration du dégradé (GBT)

Les arbres améliorés par gradient améliorent la précision de la classification en créant progressivement des modèles prédictifs faibles (généralement des arbres de décision) et en les combinant dans un modèle prédictif puissant. Les arbres d'augmentation du gradient optimisent le gradient de la fonction de perte.

fonction de perte

À chaque itération de l'arbre d'amplification de gradient, un nouvel arbre de décision est formé sur les résidus du modèle actuel. La fonction de perte est utilisée pour mesurer l'écart du modèle actuel par rapport à la valeur réelle, et le but de l'optimisation est de minimiser cette fonction de perte.

taux d'apprentissage

Le paramètre de taux d'apprentissage dans l'arbre amélioré par gradient contrôle l'influence de chaque apprenant faible dans le modèle final. Un taux d'apprentissage plus faible signifie que davantage d'apprenants faibles sont nécessaires pour entraîner le modèle, mais peut généralement améliorer la capacité de généralisation du modèle.

7. Algorithme d'apprentissage profond

Dans des tâches complexes telles que la classification des produits Taobao, les algorithmes d'apprentissage profond ont montré de solides performances, en particulier les deux types de réseaux de neurones convolutifs (CNN) et de réseaux de neurones récurrents (RNN).

Réseau neuronal convolutif (CNN)

Les réseaux de neurones convolutifs sont particulièrement adaptés au traitement des données d'image. Il extrait les caractéristiques spatiales via des couches convolutives et utilise des couches de regroupement pour réduire la dimensionnalité des caractéristiques. CNN peut identifier et classer des objets dans des images et est très approprié pour les tâches de classification d'images de produits de base.

Réseau neuronal récurrent (RNN)

Les RNN sont efficaces dans le traitement des données de séquence en raison de leur capacité à communiquer des informations d'état entre leurs nœuds (cellules). Pour les tâches de classification qui nécessitent le traitement d'informations textuelles telles que les descriptions de produits, RNN peut mieux comprendre l'ordre des mots et les informations contextuelles.

En résumé, lors de la classification des produits Taobao, vous pouvez choisir l'algorithme approprié en fonction de différents types de données et besoins commerciaux. Par exemple, les données d'image peuvent avoir tendance à utiliser CNN, tandis que les données texte peuvent être plus adaptées à utiliser RNN ou Naive Bayes. Cependant, la classification des produits Taobao est un problème complexe de classification multi-étiquettes, donc en pratique, il peut être nécessaire de combiner plusieurs algorithmes ou même de personnaliser des modèles d'apprentissage en profondeur pour obtenir le meilleur effet de classification.

FAQ connexes :

1. Quels algorithmes sont utilisés pour classer les produits Taobao ?

La classification des produits Taobao utilise divers algorithmes pour aider les utilisateurs à trouver rapidement les produits qui les intéressent. Ceux-ci incluent, sans toutefois s'y limiter : les algorithmes de classification de texte, les algorithmes de filtrage collaboratif, les algorithmes de recommandation basés sur des balises, les algorithmes de recommandation basés sur le comportement des utilisateurs, etc. Ces algorithmes classent les produits en différentes catégories en analysant leurs descriptions textuelles, l'historique d'achat des utilisateurs, les avis et d'autres données comportementales.

2. Comment obtenir des recommandations précises pour la classification des produits Taobao ?

La recommandation précise des catégories de produits Taobao est obtenue grâce à une analyse approfondie et à l'exploration des données sur le comportement des utilisateurs. Taobao comprendra les intérêts et les besoins de l'utilisateur en fonction de ses historiques d'achats, de ses habitudes de navigation, de ses mots-clés de recherche et d'autres informations, et recommandera des produits liés aux intérêts de l'utilisateur sur la base de ces données. Cet algorithme de recommandation personnalisé peut améliorer l'expérience d'achat des utilisateurs et permettre aux utilisateurs de trouver plus facilement les produits qui les intéressent vraiment.

3. Quels sont les défis de l’algorithme de classification des produits de Taobao ?

L'algorithme de classification des produits Taobao est confronté à certains défis, tels que : la rareté des données, le problème de démarrage à froid, les produits gris, les produits à longue traîne, etc. La rareté des données signifie que dans la matrice utilisateur-élément, il manque de nombreuses informations interactives entre les utilisateurs et les éléments, ce qui aura un certain impact sur l'efficacité de l'algorithme de classification. Le problème du démarrage à froid fait référence à une situation dans laquelle les nouveaux utilisateurs ou les nouveaux produits ne disposent pas de suffisamment de données historiques pour une classification précise. Les produits gris font référence aux produits limites, qui sont difficiles à utiliser pour les algorithmes de classification car leurs normes de classification ne sont pas claires. Les produits à longue traîne font référence à des produits avec un faible volume de ventes et une grande variété de produits. Le manque de données sur le comportement des utilisateurs pour ces produits rend les algorithmes de classification confrontés à de plus grands défis lors de leur classification. Les algorithmes de classification des produits Taobao doivent surmonter ces défis pour fournir des recommandations de produits plus précises et personnalisées.

J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre les principes de l'algorithme et les défis techniques derrière la classification des produits Taobao. L'éditeur de Downcodes continuera à vous proposer du contenu plus passionnant !