El aprendizaje automático (ML) es un término general que se refiere a una variedad de algoritmos utilizados para el análisis de datos. Los algoritmos de clasificación son un tipo de ML y se utilizan para dividir un conjunto de datos en dos o más grupos. Esto puede ser útil cuando desea saber a qué grupo pertenece un elemento o cuando desea encontrar nuevos elementos que puedan pertenecer a uno de los grupos.
Hay muchos tipos diferentes de algoritmos de clasificación de aprendizaje automático. Algunos de los algoritmos más populares son árboles de decisión, impulso, inferencia bayesiana, ingenuo bayesiano y k-vecinos más cercanos. Cada algoritmo tiene sus propias fortalezas y debilidades, por lo que es importante elegir el correcto para la tarea en cuestión.
Los árboles de decisión son muy buenos para reconocer patrones en los datos. Se pueden usar para predecir el resultado de un evento basado en datos históricos. El impulso es una técnica que se puede usar para mejorar la precisión de un algoritmo de aprendizaje automático. Funciona combinando varios clasificadores débiles en un solo clasificador fuerte.
La inferencia bayesiana es un método para estimar la probabilidad de un evento basado en el conocimiento previo sobre el evento. Esta técnica se puede utilizar para mejorar la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático.
Estos 10 algoritmos de clasificación de ML principales lo ayudarán a comprender cómo sus datos pueden proporcionar estos conocimientos útiles.
#1: Regresión logística
El algoritmo de aprendizaje supervisado se utiliza para determinar la clasificación binaria de puntos de datos en una clase categórica. Esto significa que la salida se puede clasificar como ‘sí’ (o ‘no’) según los dos tipos. Para predecir la clase de clase, los datos de la hipótesis se incorporan a una función logarítmica.
#2: Algoritmo bayesiano ingenuo
Es un conjunto de algoritmos basados en el Teorema de Bayes que se puede utilizar para resolver problemas de clasificación donde las características no dependen unas de otras. Es uno de los mejores y más simples algoritmos de clasificación que se pueden usar para predecir rápidamente modelos ML.
#3: Algoritmo del árbol de decisión
Se puede utilizar para la clasificación y la predicción en el aprendizaje automático. Con un conjunto de entradas, es fácil mapear los resultados de ciertas decisiones o consecuencias. Estos algoritmos son muy populares en la clasificación porque son fáciles de entender y no requieren escalado de funciones. Este algoritmo no incluye características sin importancia y la limpieza de datos es mínima.
#4: Algoritmo K-vecino más cercano:
Los KNN se pueden utilizar en el reconocimiento de patrones, la extracción de datos y la detección de intrusos. Este algoritmo es paramétrico y no hace suposiciones sobre la distribución de datos. También puede clasificar coordenadas que están identificadas por un atributo.
#5: Algoritmo de máquina de vectores de soporte
Es un algoritmo de aprendizaje supervisado que tiene como objetivo encontrar un hiperplano en el espacio de dimensión N para dividir los puntos de datos en sus respectivas clases. Se utiliza principalmente para realizar clasificación de datos y análisis de regresión. Debido a que solo usa un subconjunto, se ha demostrado que es más eficiente que otros algoritmos de máquina y puede trabajar con conjuntos de datos más pequeños.
#6: Algoritmo de bosque aleatorio
El algoritmo Random Forest también se conoce como Bootstrap Aggregation, algoritmo de embolsado o algoritmo de clasificación. Cae bajo el paraguas de un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos se utilizan para resolver problemas de regresión y clasificación.
#7:Algoritmo de descenso de gradiente estocástico
Estos algoritmos se utilizan principalmente para el análisis de regresión lineal y logística en problemas de aprendizaje automático a gran escala, especialmente en áreas como el análisis de texto y el procesamiento del lenguaje natural. Puede manejar problemas con millones de funciones y ejemplos. Es lento porque necesita múltiples iteraciones e hiperparámetros adicionales.
#8: K es
La clusterización también se conoce como clusterización. Es un algoritmo de clasificación no supervisado que agrupa objetos en k-grupos según sus características. Este es un algoritmo de clasificación no supervisado que agrupa objetos minimizando la suma de las distancias entre ellos. K-means sigue un método llamado Expectation-Maximization para resolver problemas de clasificación.
#9: Método de aproximación del kernel:
Este módulo aproxima mapas de características que corresponden a kernels específicos. Estos mapas de características se utilizan en máquinas de vectores de soporte. Este módulo utiliza transformaciones no lineales a la entrada para proporcionar la base para clasificaciones lineales y otros algoritmos. Aunque las SVM kernelizadas estándar no pueden escalar bien a grandes conjuntos de datos con un mapa de kernel aproximado, es posible crear un modelo de vector de soporte lineal.
#10: A priori:
Este algoritmo utiliza conjuntos de elementos para la generación de reglas de asociación. Estas reglas se utilizan luego para clasificar los datos. Estas reglas establecen la conexión entre dos puntos de datos y determinan su fuerza. Utiliza una combinación de búsquedas en anchura y Hash Tree para calcular las relaciones entre elementos en un proceso iterativo.
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