Technologieaustausch

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• Logistische Regression:

  • Vorteile: Einfach, schnell, leicht zu erklären.
  • Nachteile: Lineare Modelle sind möglicherweise nicht in der Lage, komplexe Beziehungen zu verarbeiten.

• Entscheidungsbaum:

  • Vorteile: leicht zu erklären, in der Lage, mit nichtlinearen Zusammenhängen umzugehen.
  • Nachteile: Leicht zu überpassen, was eine Beschneidung oder andere Regularisierungsmethoden erfordert.

• Zufälliger Wald:

  • Vorteile: Widerstand gegen Überanpassung, gute Robustheit und starke Leistung.
  • Nachteile: Der Rechenaufwand ist groß und die Vorhersagezeit lang.

• Support-Vektor-Maschine (SVM):

  • Vorteile: Es funktioniert gut im hochdimensionalen Raum und kann nichtlineare Beziehungen verarbeiten.
  • Nachteile: lange Trainingszeit und Notwendigkeit, Parameter anzupassen.
• Clusterbildung
  • Vorteile: Daten müssen nicht gekennzeichnet werden.
  • Nachteile: Empfindlich gegenüber der Auswahl von Anfangswerten und Parametern, schlechte Leistung bei Datensätzen mit viel Rauschen und Ausreißern und die Verarbeitung hochdimensionaler Daten und großer Datensätze ist schwierig.