Logo ka.boatexistence.com

რომელი კლასიფიკატორია საუკეთესო მანქანათმცოდნეობაში?

Სარჩევი:

რომელი კლასიფიკატორია საუკეთესო მანქანათმცოდნეობაში?
რომელი კლასიფიკატორია საუკეთესო მანქანათმცოდნეობაში?

ვიდეო: რომელი კლასიფიკატორია საუკეთესო მანქანათმცოდნეობაში?

ვიდეო: რომელი კლასიფიკატორია საუკეთესო მანქანათმცოდნეობაში?
ვიდეო: რომელი სპექტაკლია რობერტ სტურუასთვის საუკეთესო 2024, მაისი
Anonim

არჩევა საუკეთესო კლასიფიკაციის მოდელის მანქანათმცოდნეობისთვის

  • მხარდაჭერის ვექტორული მანქანა (SVM) საუკეთესოდ მუშაობს, როდესაც თქვენს მონაცემებს აქვს ზუსტად ორი კლასი. …
  • k-უახლოესი მეზობელი (kNN) მუშაობს მონაცემებთან, სადაც ახალი მონაცემების დანერგვა მიეკუთვნება კატეგორიას.

რომელია საუკეთესო კლასიფიკატორის ალგორითმი?

თქვენ უნდა სცადოთ მრავალი ალგორითმი, როგორიცაა SVM KNN NN DNN RNN და ა.შ. ზემოაღნიშნული განცხადების მისაღწევად. საუკეთესო ალგორითმი კლასიფიკაციის ამოცანისთვის შეიძლება იყოს მსგავსი Naive-Bayes, ლოგისტიკური რეგრესია, დამხმარე ვექტორული მანქანა, გადაწყვეტილების ხე, შემთხვევითი ტყე ან ნერვული ქსელი.

როგორ ავირჩიო მანქანათმცოდნეობის კლასიფიკატორი?

მარტივი გზამკვლევი მანქანური სწავლების სწორი ალგორითმის არჩევისთვის

  1. ტრენინგის მონაცემების ზომა. ჩვეულებრივ რეკომენდირებულია კარგი რაოდენობის მონაცემების შეგროვება სანდო პროგნოზების მისაღებად. …
  2. გამოტანის სიზუსტე და/ან ინტერპრეტაცია. …
  3. სიჩქარე ან ვარჯიშის დრო. …
  4. წრფივობა. …
  5. ფუნქციების რაოდენობა.

რა არის კლასიფიკატორი მანქანათმცოდნეობაში?

მანქანური სწავლების კლასიფიკატორი არის ალგორითმი, რომელიც ავტომატურად აწესრიგებს ან ანაწილებს მონაცემებს " კლასების" ერთ ან მეტ ნაკრებში. ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული მაგალითია ელფოსტის კლასიფიკატორი, რომელიც ასკანირებს წერილებს, რათა გაფილტროს ისინი კლასის ლეიბლით: სპამი ან არა სპამი.

რომელი ალგორითმი გამოიყენება მანქანური სწავლების კლასიფიკაციისთვის?

გადაწყვეტილების ხე . გადაწყვეტილების ხე არის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება. ისინი გამოიყენება როგორც კლასიფიკაციის, ასევე რეგრესიის პრობლემებისთვის.

გირჩევთ: