كيف تعمل خوارزمية التصنيف؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

التصنيف تقنية نصنّف فيها البيانات إلى عدد معين من الفئات. الهدف الرئيسي من أ تصنيف مشكلة يكون لتحديد الفئة / الفئة التي ستندرج تحتها البيانات الجديدة. مصنف : ان الخوارزمية التي تعين بيانات الإدخال لفئة معينة.

وبالمثل قد يتساءل المرء ، ما هي خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي؟

هنا لدينا أنواع خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي:

• المصنفات الخطية: الانحدار اللوجستي ، مصنف بايز ساذج.
• اقرب جار.
• دعم آلات المتجهات.
• أشجار القرار.
• عززت الأشجار.
• غابة عشوائية.
• الشبكات العصبية.

بجانب ما سبق ، ما هي خوارزمية التصنيف التي تعتمد على الاحتمالية؟ احتمالية تصنيف . في التعلم الآلي ، احتمالية مصنف هو مصنف يكون قادرًا على التنبؤ ، بالنظر إلى ملاحظة أحد المدخلات ، أ احتمالا التوزيع على مجموعة من الفئات ، بدلاً من إخراج الفئة الأكثر احتمالاً التي يجب أن تنتمي الملاحظة إليها فقط.

ببساطة ، ما هي أفضل خوارزمية التصنيف؟

تعد Random Forest واحدة من أكثر أنظمة التعلم الآلي فاعلية وتنوعًا الخوارزمية لمجموعة واسعة من تصنيف ومهام الانحدار ، لأنها أكثر قوة في مواجهة الضجيج. من الصعب بناء غابة عشوائية سيئة.

ما هو تصنيف ML؟

في التعلم الآلي والإحصاءات ، تصنيف هي مشكلة تحديد أي مجموعة من الفئات (المجموعات الفرعية) تنتمي ملاحظة جديدة ، على أساس مجموعة التدريب من البيانات التي تحتوي على الملاحظات (أو الأمثلة) التي تعرف عضويتها بالفئة.