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Come funziona un algoritmo di classificazione?
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Video: Come funziona un algoritmo di classificazione?

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Video: Quale algoritmo usare? Classificatore vs Regressore 2024, Novembre
Anonim

La classificazione è una tecnica in cui classifichiamo i dati in un dato numero di classi. L'obiettivo principale di a classificazione problema è per identificare la categoria/classe alla quale rientrerà un nuovo dato. classificatore : Un algoritmo che associa i dati di input a una categoria specifica.

Allo stesso modo ci si potrebbe chiedere, quali sono gli algoritmi di classificazione nell'apprendimento automatico?

Qui abbiamo i tipi di algoritmi di classificazione in Machine Learning:

  • Classificatori lineari: regressione logistica, classificatore Naive Bayes.
  • Il vicino più prossimo.
  • Supporta le macchine vettoriali.
  • Alberi decisionali.
  • Alberi potenziati.
  • Foresta casuale.
  • Reti neurali.

Oltre a sopra, quale algoritmo di classificazione si basa sulla probabilità? probabilistico classificazione . Nell'apprendimento automatico, un probabilistico classificatore è un classificatore che è in grado di prevedere, data l'osservazione di un input, a probabilità distribuzione su un insieme di classi, invece di emettere solo la classe più probabile a cui dovrebbe appartenere l'osservazione.

Semplicemente, qual è il miglior algoritmo di classificazione?

Random Forest è uno dei machine learning più efficaci e versatili algoritmo per un'ampia varietà di classificazione e compiti di regressione, poiché sono più robusti al rumore. È difficile costruire una cattiva foresta casuale.

Che cos'è la classificazione ML?

Nell'apprendimento automatico e nelle statistiche, classificazione è il problema di identificare a quale di un insieme di categorie (sottopopolazioni) appartiene una nuova osservazione, sulla base di un training set di dati contenente osservazioni (o istanze) la cui appartenenza alla categoria è nota.

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