Compartilhamento de tecnologia

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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.