Alegerea celui mai bun model de clasificare pentru învățarea automată
- Mașina de suport vector (SVM) funcționează cel mai bine atunci când datele dvs. au exact două clase. …
- k-Cel mai apropiat vecin (kNN) lucrează cu date, în care introducerea de date noi urmează să fie atribuită unei categorii.
Care este cel mai bun algoritm de clasificare?
Trebuie să încercați mai mulți algoritmi, cum ar fi SVM KNN NN DNN RNN etc. pentru a obține afirmația de mai sus. Cel mai bun algoritm pentru o sarcină de clasificare poate fi de genul Naive-Bayes, regresie logistică, mașină vectorială de suport, arbore de decizie, pădure aleatoare sau rețea neuronală.
Cum aleg un clasificator de învățare automată?
Un ghid simplu pentru a alege algoritmul potrivit de învățare automată
- Mărimea datelor de antrenament. De obicei, este recomandat să aduni o cantitate bună de date pentru a obține predicții fiabile. …
- Acuratețea și/sau interpretabilitatea rezultatelor. …
- Viteză sau timp de antrenament. …
- Liniaritate. …
- Număr de funcții.
Ce este un clasificator în învățarea automată?
Un clasificator în învățarea automată este un algoritm care ordonează sau clasifică automat datele într-unul sau mai multe dintr-un set de „clase”. Unul dintre cele mai comune exemple este un clasificator de e-mailuri care scanează e-mailurile pentru a le filtra după eticheta clasei: Spam sau Nu spam.
Ce algoritm este folosit pentru clasificare în învățarea automată?
Arborele de decizie . Arborele de decizie este unul dintre cei mai populari algoritmi de învățare automată utilizați. Sunt folosite atât pentru probleme de clasificare, cât și pentru probleme de regresie.
