Kies die beste klassifikasiemodel vir masjienleer
- Die ondersteuningsvektormasjien (SVM) werk die beste wanneer jou data presies twee klasse het. …
- k-Nearest Neighbor (kNN) werk met data, waar die bekendstelling van nuwe data aan 'n kategorie toegewys moet word.
Wat is die beste klassifiseerder-algoritme?
Jy moet veelvuldige algoritmes probeer soos SVM KNN NN DNN RNN ens om die bogenoemde stelling te bereik. Die beste algoritme vir 'n klassifikasietaak kan enigiets soos Naive-Bayes, logistiese regressie, ondersteuningsvektormasjien, besluiteboom, ewekansige woud of neurale netwerk wees.
Hoe kies ek 'n masjienleerklassifiseerder?
'n Maklike gids om die regte Masjienleer-algoritme te kies
- Grootte van die opleidingsdata. Dit word gewoonlik aanbeveel om 'n goeie hoeveelheid data in te samel om betroubare voorspellings te kry. …
- Akkuraatheid en/of interpreteerbaarheid van die afvoer. …
- Spoed of oefentyd. …
- Lineariteit. …
- Aantal kenmerke.
Wat is 'n klassifiseerder in masjienleer?
'n Klassifiseerder in masjienleer is 'n algoritme wat data outomaties orden of kategoriseer in een of meer van 'n stel "klasse." Een van die mees algemene voorbeelde is 'n e-posklassifiseerder wat e-posse skandeer om hulle volgens klasetiket te filtreer: Strooipos of Nie Strooipos nie.
Watter algoritme word gebruik vir klassifikasie in masjienleer?
Besluitboom . Die besluitnemingsboom is een van die gewildste masjienleeralgoritmes wat gebruik word. Hulle word gebruik vir beide klassifikasie- en regressieprobleme.
