Σύγκριση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης στην προβλεπτική ταξινόμηση και την επιλογή των σημαντικών χαρακτηριστικών - ΠΑΠΑΦΙΛΙΠΠΟΥ, ΝΙΚΟΛΑΟΣ; Κυρανά, Ζαχαρένια; Πρατσινάκης, Εμμανουήλ; Δόρδας, Χρήστος; Μάρκος, Άγγελος; Μενεξές , Γεώργιος (Τετράδια Ανάλυσης Δεδομένων, 2026)
Στην παρούσα εργασία συγκρίθηκαν αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης στο πλαίσιο της προβλεπτικής τους ικανότητας στην ταξινόμηση (classification) και της ανάδειξης των χαρακτηριστικών (features) που συνεισφέρουν περισσότερο σε αυτή. Οι αλγόριθμοι που αξιολογήθηκαν κυρίως ως προς την ακρίβεια (accuracy) της ταξινόμηση τους, ήταν τα Διανύσματα Στήριξης για Ταξινόμηση (Support Vector Classification, SVC), η πολυωνυμική Λογιστική Παλινδρόμηση (Logistic multinomial Regression), η Καθοδική Στοχαστική Κλίση (Stochastic Gradient Descent, SGD), τα Δέντρα Απόφασης (Decision Trees), οι Κ-Πλησιέστεροι Γείτονες (Κ-Nearest Neighbors, Κ-NN), η Gaussian Naive Bayes, τα Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks), ενώ χρησιμοποιήθηκαν και μέθοδοι ενίσχυσης, όπως τα Τυχαία Δάση (Random Forest) και Extra Trees. Παράλληλα αναζητήθηκαν οι βέλτιστες παράμετροι των αλγορίθμων μέσω της μεθόδου GridSearch, ενώ εφαρμόστηκαν οι μέθοδοι Adaboosting και διασταυρωμένη επικύρωση (cross-validation), για την ενίσχυση των αποτελεσμάτων. Το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε ήταν το ‘Forest Covertype, n=581.012’ από το αποθετήριο μηχανικής μάθησης UCI, το οποίο περιλαμβάνει δεδομένα για διάφορους τύπους δασικών εκτάσεων, με στόχο την πρόβλεψη του τύπου δασικής κάλυψης. Οι αλγόριθμοι αξιολογήθηκαν τόσο στα αρχικά όσο και στα τυποποιημένα (standardized) δεδομένα. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι ο αλγόριθμος Κ-NN είχε την μεγαλύτερη ακρίβεια στα αρχικά δεδομένα, ενώ οι αλγόριθμοι Random Forest και Extra Tree παρουσίασαν την μεγαλύτερη ακρίβεια και στις δύο περιπτώσεις. Η τυποποίηση των δεδομένων δεν είχε καμία επίδραση στην ακρίβεια στους αλγόριθμους Decision Trees, Random Forest, Extra Trees και Logistic multinomial Regression, βελτίωσε την ακρίβεια στους αλγορίθμους SVC, Neural Networks και SGD, ενώ μείωσε την ακρίβεια των αλγορίθμων Κ-NN και Gaussian Naive Bayes. Επιπλέον, η ανάλυση της σημαντικότητας των χαρακτηριστικών έδειξε ότι το υψόμετρο (Elevation), ο τύπος του εδάφους (Soil type) και η περιοχή άγριας φύσης (Wilderness Area) είχαν την μεγαλύτερη συνεισφορά στην ταξινόμηση. Επίσης, η πρόβλεψη ενός τυχαίου διανύσματος δεδομένων ήταν η ίδια σε όλους τους αλγορίθμους που εφαρμόστηκαν στα τυποποιημένα δεδομένα, ενώ διαφοροποιήθηκε στα αρχικά δεδομένα στους αλγορίθμους Κ-NN και Extra Tree.