آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده

انواع الگوریتم‌های نظارت‌شده: رگرسیون خطی/لجستیک، درخت تصمیم، SVM و KNN

در یادگیری نظارت‌شده، انتخاب الگوریتم به نوع مسئله (طبقه‌بندی یا رگرسیون)، اندازه و کیفیت داده و نیاز به تفسیرپذیری وابسته است. اگر تازه شروع کرده‌اید، مطالعه یادگیری ماشین (ML) چیست؟ و تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی دید خوبی می‌دهد.

• رگرسیون خطی: برای خروجی‌های پیوسته (مثلاً پیش‌بینی قیمت). سریع، ساده و تفسیرپذیر است؛ اما فرض خطی بودن رابطه را دارد و به نرمال‌سازی ویژگی‌ها حساس است.
• رگرسیون لجستیک: برای طبقه‌بندی دودویی/چندکلاسه با خروجی احتمال. خط مبنای عالی، مقاوم و قابل تفسیر؛ تنظیم‌گرها (L1/L2) به کنترل بیش‌برازش کمک می‌کنند.
• درخت تصمیم: تقسیم‌بندی غیرخطی و شهودی؛ مناسب داده‌های ترکیبی عددی/متنی. با هرس و محدودیت عمق می‌توان از بیش‌برازش جلوگیری کرد؛ نسخه‌های جنگلی (Random Forest) عملکرد پایدارتر دارند.
• SVM (ماشین بردار پشتیبان): حداکثرسازی فاصله بین کلاس‌ها؛ عالی برای داده‌های با ابعاد بالا و مجموعه‌های کوچک. انتخاب کرنل (خطی، RBF) و مقیاس‌گذاری ویژگی‌ها حیاتی است. درباره‌اش بیشتر بخوانید: SVM در تشخیص الگو.
• KNN: مبتنی بر نمونه‌های نزدیک؛ ساده، بدون آموزش سنگین. به مقیاس‌گذاری حساس است و انتخاب K مناسب (با اعتبارسنجی) کیفیت را تعیین می‌کند.

برای مقایسه عملی الگوریتم‌ها، به مقایسه الگوریتم‌های دسته‌بندی سر بزنید. همچنین می‌توانید این مدل‌ها را سریع روی داده‌های خود در GapGPT امتحان کنید؛ پلتفرم ایرانی هوش مصنوعی با رابط فارسی، دسترسی آسان به ChatGPT/Claude/Gemini و قیمت مناسب—بدون نیاز به تحریم‌شکن.

پیش‌پردازش و انتخاب ویژگی در یادگیری نظارت‌شده اساس افزایش دقت و پایداری مدل‌های هوش مصنوعی است. از پاک‌سازی داده‌ها شروع کنید: حذف رکوردهای تکراری، درمان مقادیر گمشده (میانگین/میانه/مدل‌محور)، و مدیریت ناهنجاری‌ها با روش‌هایی مثل IQR یا Z-Score. این مرحله کیفیت «داده‌های آموزشی» را بالا می‌برد و از سوگیری جلوگیری می‌کند؛ برای عمق بیشتر به نقش داده‌های آموزشی در یادگیری ماشین مراجعه کنید.

سپس نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های عددی را انجام دهید تا مدل‌های حساس به مقیاس (مثل SVM و KNN) عملکرد بهتری داشته باشند؛ Min-Max برای محدود کردن بازه‌ها و StandardScaler برای توزیع‌های نزدیک به نرمال مناسب است. ویژگی‌های طبقه‌ای را با One-Hot یا Target Encoding تبدیل کنید و از نشتی داده جلوگیری کنید: همواره «فیت» را فقط روی داده‌ی آموزش انجام دهید و روی اعتبارسنجی/تست «ترنسفورم» کنید. در مسائل متنی، پیش‌پردازش شامل توکن‌سازی، حذف توقف‌واژه‌ها و استخراج بردارها با TF-IDF است؛ نمونه‌ها را در کاربرد NLP در تحلیل احساسات ببینید.

مهندسی ویژگی را با ترکیب‌های تعاملی، ویژگی‌های چندجمله‌ای، باینینگ هوشمند و استخراج شاخص‌های دامنه انجام دهید. برای انتخاب ویژگی از رویکردهای فیلتر (همبستگی/کای‌دو)، رپِر (RFE) و امبدد (L1/L2) استفاده کنید تا پیچیدگی کاهش یابد و خطر بیش‌برازش کم شود؛ درباره‌ی تعادل بین بیش‌برازش و آدرفیتینگ بخوانید: مفهوم اورفیتینگ و آندر فیتینگ. پیاده‌سازی پایدار را با Pipeline و Cross-Validation انجام دهید تا فرآیند قابل‌تکرار و ایمن باشد.

ارزیابی عملکرد مدل: دقت، Precision/Recall، F1 و ROC-AUC

برای ارزیابی یادگیری نظارت‌شده، از ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و معیارهای کلیدی استفاده می‌کنیم. دقت (Accuracy) برای مجموعه‌داده‌های متعادل مناسب است، اما در عدم‌تعادل کلاسی می‌تواند گمراه‌کننده باشد. Precision نشان می‌دهد چند درصد از پیش‌بینی‌های مثبت واقعاً درست‌اند (مهم وقتی هزینه مثبت کاذب بالاست؛ مثل فیلتر اسپم). Recall درصد مثبت‌های واقعی را که مدل کشف کرده می‌سنجد (حیاتی وقتی منفی کاذب خطرناک است؛ مثل غربالگری سرطان).

F1-Score میانگین هماهنگ Precision و Recall است و زمانی مفید است که به تعادل بین کشف و خلوص نیاز دارید. در مسائل چندکلاسه، از میانگین‌های micro، macro یا weighted استفاده کنید تا تصویری دقیق از عملکرد کلی داشته باشید. برای تحلیل آستانه، ROC-AUC با ترسیم TPR/FPR عملکرد مدل را مستقل از آستانه اندازه می‌گیرد و برای رتبه‌بندی کلی مفید است؛ با این حال در عدم‌تعادل شدید، PR-AUC اغلب گویا‌تر است.

توصیه عملی: از اعتبارسنجی متقاطع طبقه‌بندی‌شده (Stratified k-fold) برای پایداری معیارها استفاده کنید، احتمالات را در صورت نیاز کالیبره کنید (Platt/Isotonic)، و معیارها را بر اساس سناریو انتخاب کنید. برای مرور مبانی ببینید مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، تفاوت رویکردها در یادگیری با نظارت و بی‌نظارت، و پیامدهای بیش‌برازش و کم‌برازش. در پلتفرم GapGPT می‌توانید گزارش‌های Precision/Recall/F1 و ROC-AUC را سریع و فارسی دریافت کنید.

کنترل بیش‌برازش و کم‌برازش: تنظیم‌گرها، اعتبارسنجی و ساده‌سازی مدل

هدف در یادگیری نظارت‌شده، رسیدن به تعادل سوگیری–واریانس است؛ یعنی مدلی که هم روی داده‌های آموزش و هم روی داده‌های واقعی خوب عمل کند. برای کنترل بیش‌برازش و کم‌برازش:

• تنظیم‌گرها: L2 (weight decay) برای نرم‌کردن ضرایب، L1 برای انتخاب ویژگی خودکار، Dropout در شبکه‌های عصبی و Label Smoothing برای طبقه‌بندی—شدت تنظیم‌گری را با جست‌وجوی هایپرپارامتر تنظیم کنید. درباره کاهش خطاها بیشتر بخوانید: کاهش خطا در یادگیری عمیق.

• اعتبارسنجی: از K-Fold و Stratified Split برای توزیع یکنواخت کلاس‌ها استفاده کنید؛ Early Stopping را بر اساس متریک اعتبارسنجی فعال کنید و با بهینه‌سازی الگوریتم‌ها گزینش هایپرپارامتر را سیستماتیک کنید.

• ساده‌سازی مدل: محدودکردن پارامترها (عمق/برگ‌های کم برای درخت‌ها، ویژگی‌های کمتر با انتخاب ویژگی یا PCA)، نرمال‌سازی ورودی‌ها و استفاده از مدل‌های پایه قبل از روش‌های پیچیده. برای آزمون سریع این تنظیمات، از GapGPT کمک بگیرید؛ پلتفرم هوش مصنوعی ایرانی با رابط فارسی، دسترسی آسان به ChatGPT/Claude/Gemini و قیمت مناسب—بدون نیاز به تحریم شکن.

آزمایش و مقایسه الگوریتم‌ها با GapGPT؛ پلتفرم ایرانی با رابط فارسی، بدون تحریم شکن و پشتیبانی از ChatGPT/Claude/Gemini (https://gapgpt.app)

با GapGPT، بنچمارک الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده را سریع و استاندارد انجام دهید: آپلود CSV، انتخاب ستون هدف، Split خودکار، Cross‑Validation و Hyperparameter Sweep. داشبوردهای ROC‑AUC، Precision/Recall، F1 و Confusion Matrix همراه زمان آموزش و هزینه، مقایسه عملی را دقیق‌تر می‌کنند. GapGPT پلتفرم ایرانی با رابط فارسی و دسترسی مستقیم، بدون نیاز به تحریم‌شکن، و پشتیبانی از مدل‌های ChatGPT/Claude/Gemini است. خروجی مدل را به ONNX یا pickle دریافت کنید و با API در Python/Node مستقر شوید. راهنمای پایتون را ببینید استفاده از API در پایتون ، اتصال اپ را پیاده‌سازی کنید پیاده‌سازی API ChatGPT و سنجش‌ها را آزمون کنید تست API‌های هوش مصنوعی . شروع کنید در GapGPT .