İçindekiler:

Bir sınıflandırma algoritması nasıl çalışır?
Bir sınıflandırma algoritması nasıl çalışır?

Video: Bir sınıflandırma algoritması nasıl çalışır?

Video: Bir sınıflandırma algoritması nasıl çalışır?
Video: Sınıflandırma Classification 1 (Veri Madenciliği Teorik 3) 2024, Kasım
Anonim

sınıflandırma Verileri belirli sayıda sınıfa ayırdığımız bir teknik. Ana hedef bir sınıflandırma sorun NS yeni bir verinin ait olacağı kategoriyi/sınıfı belirlemek için. sınıflandırıcı : Bir algoritma giriş verilerini belirli bir kategoriye eşler.

Benzer şekilde, makine öğrenimindeki sınıflandırma algoritmaları nelerdir diye sorulabilir.

Burada Makine Öğreniminde sınıflandırma algoritması türlerine sahibiz:

  • Doğrusal Sınıflandırıcılar: Lojistik Regresyon, Naive Bayes Sınıflandırıcısı.
  • En yakın komşu.
  • Vektör makineleri desteklemek.
  • Karar ağaçları.
  • Güçlendirilmiş Ağaçlar.
  • Rastgele Orman.
  • Nöral ağlar.

Yukarıdakilerin yanı sıra olasılığa dayalı sınıflandırma algoritması hangisidir? olasılıksal sınıflandırma . Makine öğreniminde, olasılıksal bir sınıflandırıcı bir sınıflandırıcı Bir girdinin gözlemi göz önüne alındığında, tahmin edebilen, olasılık Yalnızca gözlemin ait olması gereken en olası sınıfın çıktısını almak yerine, bir dizi sınıf üzerinde dağıtım.

Basitçe, en iyi sınıflandırma algoritması nedir?

Random Forest, en etkili ve çok yönlü makine öğreniminden biridir. algoritma çok çeşitli için sınıflandırma ve gürültüye karşı daha dayanıklı oldukları için regresyon görevleri. Kötü bir rastgele orman oluşturmak zordur.

ML sınıflandırması nedir?

Makine öğrenimi ve istatistikte, sınıflandırma kategori üyeliği bilinen gözlemleri (veya örnekleri) içeren bir veri eğitim seti temelinde, yeni bir gözlemin bir dizi kategoriden (alt-popülasyonlardan) hangisine ait olduğunu belirleme problemidir.

Önerilen: