Choisir le meilleur modèle de classification pour l'apprentissage automatique
- La machine à vecteurs de support (SVM) fonctionne mieux lorsque vos données ont exactement deux classes. …
- k-Nearest Neighbor (kNN) fonctionne avec des données, où l'introduction de nouvelles données doit être affectée à une catégorie.
Quel est le meilleur algorithme de classification ?
Vous devez essayer plusieurs algorithmes tels que SVM KNN NN DNN RNN etc. pour obtenir la déclaration ci-dessus. Le meilleur algorithme pour une tâche de classification peut être quelque chose comme Naive-Bayes, la régression logistique, la machine à vecteur de support, l'arbre de décision, la forêt aléatoire ou le réseau de neurones.
Comment choisir un classificateur d'apprentissage automatique ?
Un guide simple pour choisir le bon algorithme d'apprentissage automatique
- Taille des données d'entraînement. Il est généralement recommandé de rassembler une bonne quantité de données pour obtenir des prévisions fiables. …
- Précision et/ou interprétabilité de la sortie. …
- Vitesse ou Temps d'entraînement. …
- Linéarité. …
- Nombre de fonctionnalités.
Qu'est-ce qu'un classificateur en machine learning ?
Un classificateur dans l'apprentissage automatique est un algorithme qui ordonne ou catégorise automatiquement les données dans un ou plusieurs ensembles de "classes". L'un des exemples les plus courants est un classificateur d'e-mails qui analyse les e-mails pour les filtrer par étiquette de classe: Spam ou Not Spam.
Quel algorithme est utilisé pour la classification dans l'apprentissage automatique ?
Arbre de décision . L'arbre de décision est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus utilisés. Ils sont utilisés à la fois pour les problèmes de classification et de régression.
