Выбор лучшей модели классификации для машинного обучения
- Машина опорных векторов (SVM) работает лучше всего, когда ваши данные имеют ровно два класса. …
- k-Nearest Neighbor (kNN) работает с данными, где введение новых данных должно быть отнесено к категории.
Какой алгоритм классификатора лучше?
Вам нужно попробовать несколько алгоритмов, таких как SVM KNN NN NN DNN RNN и т. д., чтобы достичь вышеуказанного утверждения. Лучшим алгоритмом для задачи классификации может быть что угодно, например Наивно-байесовский, логистическая регрессия, метод опорных векторов, дерево решений, случайный лес или нейронная сеть..
Как выбрать классификатор машинного обучения?
Простое руководство по выбору правильного алгоритма машинного обучения
- Размер обучающих данных. Обычно рекомендуется собрать хороший объем данных, чтобы получить надежные прогнозы. …
- Точность и/или интерпретируемость выходных данных. …
- Скорость или время тренировки. …
- Линейность. …
- Количество функций.
Что такое классификатор в машинном обучении?
Классификатор в машинном обучении - это алгоритм, который автоматически упорядочивает или классифицирует данные по одному или нескольким из набора «классов». Одним из наиболее распространенных примеров является классификатор электронной почты, который сканирует электронные письма и фильтрует их по метке класса: спам или не спам..
Какой алгоритм используется для классификации в машинном обучении?
Дерево решений . Дерево решений - один из самых популярных используемых алгоритмов машинного обучения. Они используются как для задач классификации, так и для задач регрессии.
