Condivisione della tecnologia

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• Regressione logistica:

  • Pro: Semplice, veloce, facile da spiegare.
  • Svantaggi: i modelli lineari potrebbero non essere in grado di gestire relazioni complesse.

• Albero decisionale:

  • Vantaggi: facile da spiegare, in grado di gestire relazioni non lineari.
  • Svantaggi: Facile da sovrastimare, richiede potature o altri metodi di regolarizzazione.

• Foresta casuale:

  • Vantaggi: resistenza al sovradattamento, buona robustezza e prestazioni potenti.
  • Svantaggi: la quantità di calcoli è elevata e il tempo di previsione è lungo.

• Supporto macchina vettoriale (SVM):

  • Vantaggi: funziona bene nello spazio ad alta dimensione e può gestire relazioni non lineari.
  • Svantaggi: lungo tempo di allenamento e necessità di regolare i parametri.
• raggruppamento
  • Vantaggi: Non è necessario etichettare i dati.
  • Svantaggi: sensibile alla selezione di valori e parametri iniziali, funziona male in set di dati con molto rumore e valori anomali ed è difficile elaborare dati ad alta dimensione e set di dati di grandi dimensioni.