Hoe werk 'n klassifikasie-algoritme?

2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42

Klassifikasie is 'n tegniek waar ons data in 'n gegewe aantal klasse kategoriseer. Die hoofdoel van 'n klassifikasie probleem is om die kategorie/klas waaronder 'n nuwe data sal val, te identifiseer. Klassifiseerder : 'n algoritme wat die invoerdata na 'n spesifieke kategorie karteer.

Net so kan 'n mens vra, wat is die klassifikasie-algoritmes in masjienleer?

Hier het ons die tipes klassifikasie-algoritmes in Masjienleer:

• Lineêre klassifiseerders: logistiese regressie, naïewe Bayes-klassifiseerder.
• Naaste Buurman.
• Ondersteun vektormasjiene.
• Besluitbome.
• Boost bome.
• Random Forest.
• Neurale netwerke.

Behalwe hierbo, watter klassifikasie-algoritme is gebaseer op waarskynlikheid? Waarskynlik klassifikasie . In masjienleer, 'n waarskynlikheid klassifiseerder is 'n klassifiseerder wat in staat is om te voorspel, gegewe 'n waarneming van 'n inset, a waarskynlikheid verspreiding oor 'n stel klasse, eerder as om slegs die mees waarskynlike klas uit te voer waaraan die waarneming behoort te behoort.

Eenvoudig so, wat is die beste klassifikasie-algoritme?

Random Forest is een van die mees doeltreffende en veelsydige masjienleer algoritme vir wye verskeidenheid van klassifikasie en regressietake, aangesien hulle meer robuust teen geraas is. Dit is moeilik om 'n slegte ewekansige woud te bou.

Wat is ML-klassifikasie?

In masjienleer en statistiek, klassifikasie is die probleem om te identifiseer tot watter van 'n stel kategorieë (sub-populasies) 'n nuwe waarneming behoort, op grond van 'n opleidingstel van data wat waarnemings (of gevalle) bevat waarvan die kategorie-lidmaatskap bekend is.