Maşın Öyrənməsi üçün Ən Yaxşı Təsnifat Modelinin Seçilməsi
- Dəstək vektor maşını (SVM) datanızın tam olaraq iki sinfi olduqda ən yaxşı işləyir. …
- k-Ən Yaxın Qonşu (kNN) data ilə işləyir, burada yeni məlumatların tətbiqi kateqoriyaya təyin ediləcək.
Ən yaxşı təsnifat alqoritmi hansıdır?
Yuxarıdakı ifadəyə nail olmaq üçün SVM KNN NN DNN RNN və s. kimi çoxsaylı alqoritmi sınamalısınız. Təsnifat tapşırığı üçün ən yaxşı alqoritm Naive-Bayes, Logistik Reqressiya, Dəstək Vektor Maşın, Qərar Ağacı, Təsadüfi Meşə və ya Neyron Şəbəkə ola bilər.
Maşın öyrənməsi təsnifatını necə seçə bilərəm?
Düzgün Maşın Öyrənmə alqoritmini seçmək üçün asan bələdçi
- Təlim məlumatının ölçüsü. Etibarlı proqnozlar əldə etmək üçün adətən yaxşı miqdarda məlumat toplamaq tövsiyə olunur. …
- Çıxışın dəqiqliyi və/yaxud şərh oluna bilməsi. …
- Sürət və ya Məşq vaxtı. …
- Xəttilik. …
- Xüsusiyyətlərin sayı.
Maşın öyrənməsində təsnifat nədir?
Maşın öyrənməsində klassifikator verilənləri "sinflər" dəstindən birinə və ya bir neçəsinə avtomatik sifariş edən və ya kateqoriyalara ayıran alqoritmdir. Ən çox yayılmış nümunələrdən biri e-poçtları sinif etiketinə görə filtrləmək üçün skan edən e-poçt təsnifatıdır: Spam və ya Spam deyil.
Maşın öyrənməsində təsnifat üçün hansı alqoritmdən istifadə olunur?
Qərar Ağacı . Qərar ağacı istifadə edilən ən məşhur maşın öyrənmə alqoritmlərindən biridir. Onlar həm təsnifat, həm də reqressiya problemləri üçün istifadə olunur.
