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Aprendizaje automático - Clasificador - Resumen

2024-07-12

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  • Regresión logística:

    • Ventajas: Sencillo, rápido y fácil de explicar.
    • Desventajas: Es posible que los modelos lineales no puedan manejar relaciones complejas.
  • Árbol de decisión:

    • Ventajas: fácil de explicar, capaz de manejar relaciones no lineales.
    • Desventajas: Fácil de sobreajustar, requiere poda u otros métodos de regularización.
  • Bosque aleatorio:

    • Ventajas: Resistencia al sobreajuste, buena robustez y potente rendimiento.
    • Desventajas: la cantidad de cálculo es grande y el tiempo de predicción es largo.
  • Máquina de vectores de soporte (SVM):

    • Ventajas: funciona bien en espacios de alta dimensión y puede manejar relaciones no lineales.
    • Desventajas: largo tiempo de entrenamiento y necesidad de ajustar parámetros.
  • agrupamiento
    • Ventajas: No es necesario etiquetar datos.
    • Desventajas: sensible a la selección de valores y parámetros iniciales, tiene un rendimiento deficiente en conjuntos de datos con mucho ruido y valores atípicos, y es difícil de procesar datos de alta dimensión y conjuntos de datos grandes.