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Aprendizado de Máquina - Classificador - Resumo

2024-07-12

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  • Regressão Logística:

    • Prós: Simples, rápido e fácil de explicar.
    • Desvantagens: Os modelos lineares podem não ser capazes de lidar com relacionamentos complexos.
  • Árvore de decisão:

    • Vantagens: fácil de explicar, capaz de lidar com relações não lineares.
    • Desvantagens: Fácil de sobreajustar, necessitando de poda ou outros métodos de regularização.
  • Floresta Aleatória:

    • Vantagens: Resistência ao overfitting, boa robustez e desempenho poderoso.
    • Desvantagens: A quantidade de cálculo é grande e o tempo de previsão é longo.
  • Máquina de vetores de suporte (SVM):

    • Vantagens: Funciona bem em espaços de alta dimensão e pode lidar com relacionamentos não lineares.
    • Desvantagens: longo tempo de treinamento e necessidade de ajuste de parâmetros.
  • agrupamento
    • Vantagens: Não há necessidade de rotular os dados.
    • Desvantagens: Sensível à seleção de valores e parâmetros iniciais, tem mau desempenho em conjuntos de dados com muito ruído e valores discrepantes e é difícil de processar dados de alta dimensão e grandes conjuntos de dados.