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¿Cómo funciona un algoritmo de clasificación?
¿Cómo funciona un algoritmo de clasificación?

Video: ¿Cómo funciona un algoritmo de clasificación?

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Video: Los diferentes ALGORITMOS DEL MACHINE LEARNING 2024, Noviembre
Anonim

La clasificación es una técnica en la que categorizamos los datos en un número determinado de clases. El objetivo principal de un clasificación problema es para identificar la categoría / clase a la que pertenecerán los nuevos datos. Clasificador : Un algoritmo que asigna los datos de entrada a una categoría específica.

De manera similar, uno puede preguntarse, ¿cuáles son los algoritmos de clasificación en el aprendizaje automático?

Aquí tenemos los tipos de algoritmos de clasificación en Machine Learning:

  • Clasificadores lineales: Regresión logística, Clasificador Bayes ingenuo.
  • Vecino más cercano.
  • Soporta máquinas vectoriales.
  • Árboles de decisión.
  • Árboles potenciados.
  • Bosque aleatorio.
  • Redes neuronales.

Además de lo anterior, ¿qué algoritmo de clasificación se basa en la probabilidad? Probabilístico clasificación . En el aprendizaje automático, un método probabilístico clasificador es un clasificador que es capaz de predecir, dada la observación de una entrada, una probabilidad distribución sobre un conjunto de clases, en lugar de solo generar la clase más probable a la que debería pertenecer la observación.

Simplemente, ¿cuál es el mejor algoritmo de clasificación?

Random Forest es uno de los sistemas de aprendizaje automático más eficaces y versátiles algoritmo para una amplia variedad de clasificación y tareas de regresión, ya que son más resistentes al ruido. Es difícil construir un bosque aleatorio incorrecto.

¿Qué es la clasificación ML?

En aprendizaje automático y estadísticas, clasificación Es el problema de identificar a cuál de un conjunto de categorías (subpoblaciones) pertenece una nueva observación, sobre la base de un conjunto de entrenamiento de datos que contiene observaciones (o instancias) cuya pertenencia a la categoría es conocida.

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