Ընտրելով մեքենայական ուսուցման լավագույն դասակարգման մոդել
- Աջակցման վեկտորային մեքենան (SVM) լավագույնս աշխատում է, երբ ձեր տվյալները ունեն ուղիղ երկու դաս: …
- k-Մոտակա հարեւանը (kNN) աշխատում է տվյալների հետ, որտեղ նոր տվյալների ներմուծումը պետք է վերագրվի կատեգորիայի:
Ո՞րն է դասակարգիչի լավագույն ալգորիթմը:
Դուք պետք է փորձեք մի քանի ալգորիթմ, ինչպիսիք են SVM KNN NN DNN RNN և այլն, որպեսզի հասնեք վերը նշված հայտարարությանը: Դասակարգման առաջադրանքի լավագույն ալգորիթմը կարող է լինել Naive-Bayes, լոգիստիկ ռեգրեսիա, օժանդակ վեկտորային մեքենա, որոշումների ծառ, պատահական անտառ կամ նեյրոնային ցանց:
Ինչպե՞ս ընտրել մեքենայական ուսուցման դասակարգիչ:
Հեշտ ուղեցույց՝ մեքենայական ուսուցման ճիշտ ալգորիթմ ընտրելու համար
- Ուսուցման տվյալների չափը: Հուսալի կանխատեսումներ ստանալու համար սովորաբար խորհուրդ է տրվում հավաքել մեծ քանակությամբ տվյալներ: …
- Արդյունքի ճշգրտություն և/կամ մեկնաբանելիություն: …
- Արագություն կամ մարզման ժամանակ: …
- Գծայինություն. …
- Հատկությունների քանակը։
Ի՞նչ է դասակարգիչը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մեքենայական ուսուցման դասակարգիչը ալգորիթմ է, որն ավտոմատ կերպով պատվիրում կամ դասակարգում է տվյալները « դասերի մի շարքի մեկ կամ մի քանիսի մեջ»: Ամենատարածված օրինակներից մեկը էլփոստի դասակարգիչն է, որը սկանավորում է նամակները՝ դրանք զտելու ըստ դասի պիտակի՝ Սպամ կամ ոչ Սպամ:
Ո՞ր ալգորիթմն է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման դասակարգման համար:
Որոշումների ծառ . Որոշումների ծառը մեքենայական ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներից մեկն է, որն օգտագործվում է: Դրանք օգտագործվում են և՛ դասակարգման, և՛ ռեգրեսիայի խնդիրների համար:
