|
Ba'zi tasniflash algoritmlarining afzalliklarini tushunish
|
| bet | 8/10 | | Sana | 26.04.2023 | | Hajmi | 237.88 Kb. | | #53913 |
Bog'liq machine learing exam Temir yol tr menejm DARSLIK (1), 1111111111, Nazorat ishi, flyer, HOZIRGI 0‘ZBEK ADABIY TILI, Shablonbek, ., 12 Восстановлен автовосстановление 87
Logistik regressiya bilan siz modelingizni qanday qilib tartibga solishning turli usullarini topishingiz mumkin, bu xususiyatlar o'zaro bog'liq yoki yo'qligi haqida tashvishlanmasdan - bu Naive Bayes bilan bog'liq muammo bo'lishi mumkin.
Bundan tashqari, u yaxshi ehtimollik talqiniga ega va SVM yoki qaror daraxtlari bilan duch kelmasligingiz mumkin bo'lgan yangi ma'lumotlar to'plamini olish uchun modelingizni osongina yangilash imkonini beradi.
Logitsic regressiya, agar sizga ehtimollik doirasi kerak bo'lsa, ideal tarzda qo'llaniladi - masalan, ishonch oraliqlarini olishingiz, tasniflash chegaralarini sozlashingiz yoki ishonchingiz komil bo'lmaganda aytishingiz kerak bo'lsa. Bundan tashqari, kelajakda ko'proq o'quv ma'lumotlarini olishni kutayotgan va ularni osongina va tezda modelingizga qo'shishni xohlagan holatlarda ham foydalidir.
Naive Bayes klassifikatorini qurish va ishlatish juda oson, chunki u odatda hech qanday talablarga ega emas. Bu, ayniqsa, katta ma'lumotlar to'plamlari va o'zgaruvchilarning bir nechta toifalari bilan foydalidir.. Oddiylikdan tashqari, NB hatto juda murakkab tasniflash usullaridan ham ustun turishga qodir.
Vektorli mashinalarni (SVM) qo'llab-quvvatlash:
SVM larning afzalligi uning yuqori aniqlik va yuqori unumdorlik xususiyatidir. U haddan tashqari moslashish bo'yicha mukammal nazariy kafolatlar beradi va chiziqli ravishda ajratilmaydigan ma'lumotlar uchun yadrolarning moslashuvchan tanloviga ega.
Bu, ayniqsa, matnni tasniflash muammolarida, ayniqsa, juda katta o'lchamli bo'shliqlar mavjud bo'lganda mashhurdir.
Qaror daraxtlarini sharhlash va tushuntirish juda oddiy. Bundan tashqari, u parametrik emas va hech qanday tarqatishni talab qilmaydi. Buni aytganingizdan so'ng, siz qarorlar daraxtlaridan foydalanganda, siz tashqi ko'rsatkichlar yoki ma'lumotlar to'plamini chiziqli ravishda ajratish mumkinmi yoki yo'qmi haqida tashvishlanishingiz shart emas.
Evristik algoritm hisoblanganda, qaror daraxtlari multikollinearlikdan aziyat chekmaydi va bir nechta toifadagi o'zgaruvchilar uchun mos keladi.
|
| |
