Обмен технологиями

Машинное обучение — Классификатор — Сводка

2024-07-12

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

  • Логистическая регрессия:

    • Плюсы: Просто, быстро, легко объяснить.
    • Недостатки: линейные модели могут не справляться со сложными отношениями.
  • Древо решений:

    • Преимущества: легко объяснить, можно работать с нелинейными отношениями.
    • Недостатки: Легко переоснащаться, требуется обрезка или другие методы регуляризации.
  • Случайный лес:

    • Преимущества: Устойчивость к переоснащению, хорошая надежность и высокая производительность.
    • Недостатки: объем вычислений велик, а время прогнозирования велико.
  • Машина опорных векторов (SVM):

    • Преимущества: он хорошо работает в многомерном пространстве и может обрабатывать нелинейные отношения.
    • Недостатки: длительное время обучения и необходимость корректировки параметров.
  • кластеризация
    • Преимущества: Нет необходимости маркировать данные.
    • Недостатки: чувствителен к выбору начальных значений и параметров, плохо работает с наборами данных с большим количеством шума и выбросов, с трудом обрабатывает многомерные данные и большие наборы данных.