როგორ მუშაობს კლასიფიკაციის ალგორითმი?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

კლასიფიკაცია არის ტექნიკა, სადაც ჩვენ ვახარისხებთ მონაცემებს კლასების მოცემულ რაოდენობაში. მთავარი მიზანი ა კლასიფიკაცია პრობლემა არის იმ კატეგორიის/კლასის იდენტიფიცირება, რომელშიც ახალი მონაცემები მოხვდება. კლასიფიკატორი : ან ალგორითმი რომელიც ასახავს შეყვანის მონაცემებს კონკრეტულ კატეგორიაში.

ანალოგიურად შეიძლება იკითხოთ, რა არის კლასიფიკაციის ალგორითმები მანქანათმცოდნეობაში?

აქ გვაქვს კლასიფიკაციის ალგორითმების ტიპები მანქანათმცოდნეობაში:

• ხაზოვანი კლასიფიკატორები: ლოგისტიკური რეგრესია, გულუბრყვილო ბაიეს კლასიფიკატორი.
• უახლოესი მეზობელი.
• მხარდაჭერის ვექტორული მანქანები.
• გადაწყვეტილების ხეები.
• გაძლიერებული ხეები.
• შემთხვევითი ტყე.
• Ნეირონული ქსელები.

ზემოაღნიშნულის გარდა, რა კლასიფიკაციის ალგორითმია დაფუძნებული ალბათობაზე? სავარაუდო კლასიფიკაცია . მანქანათმცოდნეობაში, ალბათობა კლასიფიკატორი არის კლასიფიკატორი რომელსაც შეუძლია პროგნოზირება, შეყვანის დაკვირვების გათვალისწინებით, ა ალბათობა განაწილება კლასების ერთობლიობაში, ვიდრე მხოლოდ ყველაზე სავარაუდო კლასის გამოტანა, რომელსაც უნდა მიეკუთვნებოდეს დაკვირვება.

უბრალოდ, რა არის საუკეთესო კლასიფიკაციის ალგორითმი?

Random Forest არის ერთ-ერთი ყველაზე ეფექტური და მრავალმხრივი მანქანათმცოდნეობა ალგორითმი ფართო ჯიშისთვის კლასიფიკაცია და რეგრესიის ამოცანები, რადგან ისინი უფრო მდგრადია ხმაურის მიმართ. ძნელია ცუდი შემთხვევითი ტყის აშენება.

რა არის ML კლასიფიკაცია?

მანქანურ სწავლასა და სტატისტიკაში, კლასიფიკაცია არის პრობლემა იდენტიფიცირების კატეგორიებიდან (ქვეპოპულაციების) ნაკრებიდან რომელს ეკუთვნის ახალი დაკვირვება, მონაცემთა სასწავლო ნაკრების საფუძველზე, რომელიც შეიცავს დაკვირვებებს (ან შემთხვევებს), რომელთა კატეგორიის წევრობა ცნობილია.