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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.