A gépi tanulás legjobb osztályozási modelljének kiválasztása
- A támogatási vektorgép (SVM) akkor működik a legjobban, ha az adatok pontosan két osztályúak. …
- A k-Legközelebbi szomszéd (kNN) adatokkal dolgozik, ahol az új adatok bevezetését egy kategóriához kell rendelni.
Melyik a legjobb osztályozó algoritmus?
A fenti állítás eléréséhez több algoritmust is meg kell próbálnia, például SVM KNN NN DNN RNN stb. Az osztályozási feladat legjobb algoritmusa lehet: Naive-Bayes, logisztikai regresszió, támogató vektorgép, döntési fa, véletlenszerű erdő vagy neurális hálózat.
Hogyan válasszak gépi tanulási osztályozót?
Egyszerű útmutató a megfelelő gépi tanulási algoritmus kiválasztásához
- Az edzésadatok mérete. Általában ajánlott jó mennyiségű adat gyűjtése megbízható előrejelzések készítéséhez. …
- A kimenet pontossága és/vagy értelmezhetősége. …
- Sebesség vagy edzésidő. …
- Linearitás. …
- Funkciók száma.
Mi az osztályozó a gépi tanulásban?
A gépi tanulás osztályozója egy olyan algoritmus, amely automatikusan rendezi vagy kategorizálja az adatokat egy vagy több „osztályok” csoportjába. Az egyik leggyakoribb példa az e-mail osztályozó, amely átvizsgálja az e-maileket, és osztálycímke szerint szűri őket: Spam vagy Not Spam.
Melyik algoritmust használják a gépi tanulás osztályozására?
Döntésfa . A döntési fa az egyik legnépszerűbb gépi tanulási algoritmus. Osztályozási és regressziós problémák esetén is használhatók.
