پارت ۲: توضیحات و آماده‌سازی داده‌ها برای Multi-Class Classification 📊

در این پارت، با هم به جزئیات بیشتری از الگوریتم مولتی کلاس کلاسیفیکیشن می‌پردازیم و یاد می‌گیریم که چطور داده‌ها رو برای استفاده در مدل آماده کنیم. 🔧

🧠 توضیحات بیشتر:
الگوریتم‌های کلاسیفیکیشن معمولاً به دو بخش نیاز دارند:
1. داده‌های ورودی (Features): این‌ها اطلاعاتی هستند که مدل برای پیش‌بینی استفاده می‌کنه. مثلا در پیش‌بینی دسته‌بندی ایمیل‌ها، ویژگی‌ها ممکنه شامل تعداد کلمات خاص، طول ایمیل یا وجود کلمات خاصی مثل "مجانی" یا "تخفیف" باشه.
2. برچسب‌ها (Labels): این‌ها نتایجی هستند که مدل باید پیش‌بینی کنه. مثلاً اگر می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم که یک ایمیل اسپم است یا نه، برچسب‌ها می‌تونند "اسپم" و "غیراسپم" باشن.

برای مولتی کلاس کلاسیفیکیشن، برچسب‌ها بیشتر از دو دسته خواهند بود. مثلاً اگر می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم که یک تصویر مربوط به کدام حیوان است، برچسب‌ها می‌تونند "گربه"، "سگ"، "خرگوش" و غیره باشند. 🐱🐶🐰

🔧 آماده‌سازی داده‌ها:
1. بارگذاری داده‌ها: ابتدا باید داده‌ها رو از یک فایل یا دیتابیس بارگذاری کنیم. معمولا داده‌ها در قالب‌های CSV یا Excel هستند.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: این مرحله شامل کارهایی مثل پاکسازی داده‌ها (حذف مقادیر گمشده)، استانداردسازی یا نرمال‌سازی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌ها به فرمت قابل قبول برای مدل‌هاست.

برای این کار، از کتابخانه‌های معروف پایتون مثل Pandas و NumPy استفاده می‌کنیم. 📚

💻 کد نمونه برای بارگذاری داده‌ها:

import pandas as pd

# بارگذاری داده‌ها از یک فایل CSV
data = pd.read_csv('data.csv')

# نمایش اولین چند ردیف از داده‌ها
print(data.head())

🧹 پیش‌پردازش داده‌ها:
قبل از آموزش مدل، ممکنه نیاز باشه داده‌ها رو پیش‌پردازش کنیم. این شامل حذف مقادیر گمشده و تغییر نوع داده‌ها به فرمت‌های مناسب می‌شه.

# حذف ردیف‌هایی که مقادیر گمشده دارند
data = data.dropna()

# تبدیل داده‌های متنی به عددی (مثلاً برچسب‌ها به اعداد)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
data['label'] = encoder.fit_transform(data['label'])

📊 تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی:
برای ارزیابی عملکرد مدل، داده‌ها رو به دو بخش تقسیم می‌کنیم: مجموعه آموزشی (برای آموزش مدل) و مجموعه آزمایشی (برای ارزیابی مدل).

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.drop('label', axis=1)  # ویژگی‌ها
y = data['label']  # برچسب‌ها

# تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزشی و آزمایشی
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

💡 نکات مهم:
- داده‌ها باید به درستی پیش‌پردازش و آماده بشن تا مدل بهترین عملکرد رو داشته باشه.
- برای جلوگیری از overfitting (یادگیری بیش از حد مدل روی داده‌های آموزشی)، بهتره داده‌ها به درستی تقسیم بشن.

با آماده شدن داده‌ها، می‌تونیم وارد مرحله بعدی یعنی انتخاب مدل و آموزش آن بشیم. در پارت بعدی به آموزش مدل می‌پردازیم و نحوه استفاده از الگوریتم‌ها رو یاد می‌گیریم. 🏆

[آموزش های بیشتر اینجا]

#پایتون #یادگیری_ماشین #کلاسیفیکیشن #آماده‌سازی_داده‌ها #پیش‌پردازش #داده #ScikitLearn

پارت ۳: انتخاب مدل و آموزش آن برای Multi-Class Classification 📈

حالا که داده‌ها رو آماده کردیم، وقتشه که مدل رو انتخاب کنیم و شروع به آموزش بدیم! در این پارت، با هم می‌بینیم که چطور می‌تونیم از Scikit-Learn برای پیاده‌سازی یک مدل مولتی کلاس کلاسیفیکیشن استفاده کنیم. 🚀

🧠 انتخاب مدل:
یکی از محبوب‌ترین مدل‌ها برای Multi-Class Classification، مدل‌های دسته‌بندی‌کننده مانند Logistic Regression، K-Nearest Neighbors (KNN)، Random Forest و Support Vector Machine (SVM) هستند. در این پارت، از Random Forest استفاده می‌کنیم چون هم دقت بالایی داره و هم می‌تونه به خوبی در برابر overfitting مقاومت کنه. 🌲

🛠️ آموزش مدل:
برای آموزش مدل، ابتدا باید مدل رو تعریف کنیم، سپس از داده‌های آموزشی برای آموزش آن استفاده کنیم.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# ایجاد مدل Random Forest
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# آموزش مدل
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی بر روی داده‌های آزمایشی
y_pred = model.predict(X_test)

# ارزیابی دقت مدل
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

🧑‍🏫 توضیح کد:
1. ابتدا مدل RandomForestClassifier رو از Scikit-Learn ایمپورت می‌کنیم.
2. سپس مدل رو با داده‌های آموزشی X_train و y_train آموزش می‌دیم.
3. بعد از آموزش مدل، می‌خواهیم پیش‌بینی‌هایی برای داده‌های آزمایشی انجام بدیم و دقت مدل رو با استفاده از accuracy_score محاسبه کنیم.

📊 ارزیابی مدل:
حالا که مدل رو آموزش دادیم، باید عملکردش رو بررسی کنیم. علاوه بر دقت، می‌تونیم از Confusion Matrix برای بررسی اینکه مدل چطور پیش‌بینی کرده و چه مقدار اشتباه کرده استفاده کنیم.

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# محاسبه Confusion Matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# نمایش آن به صورت تصویری
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=encoder.classes_, yticklabels=encoder.classes_)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

🧹 نکات مهم:
- در Random Forest، با استفاده از تعداد زیادی درخت تصمیم‌گیری، مدل می‌تونه از چندین مسیر مختلف به پیش‌بینی برسه و خطاها رو کاهش بده.
- Confusion Matrix به شما کمک می‌کنه تا ببینید مدل چطور در پیش‌بینی هر کدام از کلاس‌ها عمل کرده.
- Cross-validation رو فراموش نکنید! این روش به شما کمک می‌کنه تا از overfitting جلوگیری کنید و مدل رو روی داده‌های مختلف تست کنید.

💡 نکات:
- برای مدل‌های مختلف، می‌تونید از GridSearchCV برای پیدا کردن بهترین ترکیب از هایپرپارامترها استفاده کنید.
- استفاده از Random Forest، SVM یا KNN به تناسب پیچیدگی داده‌ها و حجم داده‌ها می‌تونه به شما کمک کنه تا مدل بهتری بسازید.

حالا که مدل رو آموزش دادیم، می‌تونیم در پارت بعدی به نحوه استفاده از آن برای پیش‌بینی‌های جدید و انجام تست‌های نهایی بپردازیم! 🔮

[آموزش های بیشتر اینجا]

#پایتون #یادگیری_ماشین #RandomForest #کلاسیفیکیشن #ScikitLearn #مدل_آموزش

پروژه سطح متوسط: پیش‌بینی نوع گل با استفاده از آغازگر Iris Dataset 🌸

در این پروژه، از الگوریتم مولتی کلاس کلاسیفیکیشن برای پیش‌بینی نوع گل‌ها با استفاده از مجموعه داده‌های معروف Iris Dataset استفاده می‌کنیم. این پروژه به شما کمک می‌کند تا مفهوم استفاده از الگوریتم‌ها برای حل مشکلات دنیای واقعی رو بیشتر درک کنید. 🧠

مراحل پروژه:

1. وارد کردن و آماده‌سازی داده‌ها
2. آموزش مدل
3. پیش‌بینی و ارزیابی مدل

۱. وارد کردن و آماده‌سازی داده‌ها:
در ابتدا، از مجموعه داده Iris که شامل اطلاعاتی مانند طول و عرض گلبرگ‌ها و ساقه است، برای پیش‌بینی نوع گل استفاده می‌کنیم.

# وارد کردن کتابخانه‌های لازم
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

# بارگذاری داده‌های Iris
data = load_iris()

# تبدیل داده‌ها به DataFrame برای راحتی بیشتر
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target

# نمایش چند ردیف اول داده‌ها
print(df.head())

توضیح:
- ما از کتابخانه sklearn.datasets برای بارگذاری مجموعه داده Iris استفاده کردیم.
- ویژگی‌های گل (طول و عرض گلبرگ و ساقه) در data.data و برچسب‌ها (نوع گل) در data.target قرار دارند.

۲. آموزش مدل:
حالا که داده‌ها رو آماده کردیم، مدل Random Forest رو برای آموزش انتخاب می‌کنیم.

# تقسیم داده‌ها به ویژگی‌ها و برچسب‌ها
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# ایجاد مدل Random Forest
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# آموزش مدل
model.fit(X_train, y_train)

توضیح:
- train_test_split داده‌ها رو به دو بخش آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌کنه. 70% داده‌ها برای آموزش و 30% برای ارزیابی مدل استفاده می‌شود.
- مدل Random Forest رو با 100 درخت برای آموزش انتخاب می‌کنیم.

۳. پیش‌بینی و ارزیابی مدل:
بعد از آموزش مدل، از داده‌های آزمایشی برای پیش‌بینی استفاده می‌کنیم و سپس دقت مدل رو بررسی می‌کنیم.

# پیش‌بینی با داده‌های آزمایشی
y_pred = model.predict(X_test)

# نمایش دقت مدل
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

# نمایش گزارش کامل ارزیابی
print(classification_report(y_test, y_pred))

توضیح:
- با استفاده از predict پیش‌بینی‌ها رو روی داده‌های آزمایشی انجام می‌دیم.
- از accuracy_score برای محاسبه دقت مدل استفاده می‌کنیم.
- گزارش کامل ارزیابی با استفاده از classification_report شامل دقت، بازیابی و F1-Score برای هر کلاس نمایش داده می‌شود.

۴. نتیجه‌گیری:
در این پروژه، مدل Random Forest رو برای دسته‌بندی انواع گل‌های موجود در مجموعه داده Iris آموزش دادیم. پس از آموزش، پیش‌بینی‌هایی برای داده‌های آزمایشی انجام دادیم و دقت مدل رو بررسی کردیم.

خروجی‌های ممکن:
- دقت مدل ممکنه حدود 97-99% باشه، که نشان‌دهنده دقت بالای مدل برای این مجموعه داده خاص است.
- گزارش ارزیابی مدل شامل معیارهایی مثل Precision، Recall و F1-Score برای هر کلاس (در اینجا، هر نوع گل) ارائه می‌شود.

نکات پیشرفته:
- شما می‌توانید از GridSearchCV برای تنظیم هایپرپارامترهای مدل استفاده کنید.
- در پروژه‌های بزرگ‌تر، باید از Cross-validation استفاده کنید تا مدل رو روی داده‌های مختلف تست کنید.

نتیجه نهایی:
این پروژه به شما کمک می‌کنه تا الگوریتم مولتی کلاس کلاسیفیکیشن رو در عمل تجربه کنید و ببینید چطور می‌تونید مدل‌هایی بسازید که بتونند داده‌های پیچیده رو به دسته‌های مختلف تقسیم کنند. 🌱


#پایتون #یادگیری_ماشین #کلاسیفیکیشن #RandomForest #IrisDataset #پیش‌بینی #ScikitLearn