Table des matières:
- Les arbres de décision sont-ils génératifs ?
- Les arbres de décision sont-ils des modèles discriminants ?
- Qu'est-ce qui est génératif ou discriminant ?
- Que sont les modèles génératifs et discriminatifs ?
Vidéo: L'arbre de décision est-il génératif ou discriminant ?
2024 Auteur: Fiona Howard | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-10 06:37
Les SVM et les arbres de décision sont discriminants car ils apprennent des frontières explicites entre les classes. SVM est un classificateur à marge maximale, ce qui signifie qu'il apprend une frontière de décision qui maximise la distance entre les échantillons des deux classes, étant donné un noyau.
Les arbres de décision sont-ils génératifs ?
Modèles discriminants:
Les SVM et les arbres de décision sont des modèles discriminants car ils apprennent des limites explicites entre les classes. … Les modèles discriminants ne fonctionnent généralement pas pour la détection des valeurs aberrantes, bien que les modèles génératifs font généralement.
Les arbres de décision sont-ils des modèles discriminants ?
La régression logistique, le SVM et les classificateurs basés sur des arbres (par exemple, arbre de décision) sont des exemples de classificateurs discriminatifs. Un modèle discriminant apprend directement la loi de probabilité conditionnelle P(y|x).
Qu'est-ce qui est génératif ou discriminant ?
Les modèles discriminants tracent des limites dans l'espace de données, tandis que les modèles génératifs tentent de modéliser la manière dont les données sont placées dans l'espace. Un modèle génératif se concentre sur l'explication de la manière dont les données ont été générées, tandis qu'un modèle discriminatif se concentre sur la prédiction des étiquettes des données.
Que sont les modèles génératifs et discriminatifs ?
Les modèles génératifs sont une large classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui font des prédictions en modélisant la distribution conjointe P(y, x). Les modèles discriminants sont une classe de modèles d'apprentissage automatique supervisés qui font des prédictions en estimant la probabilité conditionnelle P(y|x).
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