Masinõppe parima klassifikatsioonimudeli valimine
- Toevektori masin (SVM) töötab kõige paremini, kui teie andmetel on täpselt kaks klassi. …
- k-Lähim naaber (kNN) töötab andmetega, kus uute andmete sisestamine tuleb määrata kategooriale.
Milline on parim klassifikaatori algoritm?
Ül altoodud väite saavutamiseks peate proovima mitut algoritmi, näiteks SVM KNN NN DNN RNN jne. Klassifitseerimisülesande parim algoritm võib olla midagi sellist nagu Naive-Bayes, logistiline regressioon, tugivektori masin, otsustuspuu, juhuslik mets või närvivõrk.
Kuidas masinõppe klassifikaatorit valida?
Lihtne juhend õige masinõppe algoritmi valimiseks
- Treeninguandmete suurus. Tavaliselt soovitatakse usaldusväärsete prognooside saamiseks koguda palju andmeid. …
- Väljundi täpsus ja/või tõlgendatavus. …
- Kiirus või treeningaeg. …
- Lineaarsus. …
- Funktsioonide arv.
Mis on masinõppe klassifikaator?
Masinõppe klassifikaator on algoritm, mis järjestab või kategoriseerib andmed automaatselt ühte või mitmesse klasside komplekti. Üks levinumaid näiteid on meiliklassifikaator, mis skannib meile, et filtreerida need klassisildi järgi: rämpspost või mitte rämpspost.
Millist algoritmi kasutatakse masinõppes klassifitseerimiseks?
Otsustuspuu . Otsustuspuu on üks populaarsemaid kasutatavaid masinõppe algoritme. Neid kasutatakse nii klassifitseerimise kui ka regressiooniprobleemide jaoks.
