Some of the most popular classifiers in machine learning, in roughly descending order of usage, are:

1. Logistic regression: Pros - Simple to train and interpret. Cons - Makes strong linear assumptions so may not fit complex data well.
2. Decision trees: Pros - Easy to interpret, can handle nonlinear data. Cons - Can overfit the data easily, may require pruning.
3. Naive Bayes: Pros - Very fast to train and predict. Cons - Makes strong independence assumptions that are often violated in reality.
4. Support vector machines: Pros - Often leads to good performance, can handle nonlinear data. Cons - Can be complex to tune and interpret.
5. Neural networks: Pros - Can achieve state-of-the-art results, especially with deep architectures. Cons - Typically black box models that are hard to interpret. Prone to overfitting without careful training.

The pros and cons listed here are generalizations - the performance and suitability of a classifier will depend a lot on the specific problem and data in practice. But this covers some of the most popular classifiers and their major advantages and disadvantages.
ตัวแยกประเภทที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเรียงลำดับการใช้งานจากมากไปหาน้อย ได้แก่: 1. การถดถอยแบบลอจิสติก: ข้อดี - ง่ายต่อการฝึกและตีความ จุดด้อย - มีสมมติฐานเชิงเส้นที่ชัดเจน ดังนั้นอาจไม่เหมาะกับข้อมูลที่ซับซ้อนมากนัก 2. ต้นไม้การตัดสินใจ: ข้อดี - ตีความง่าย สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้ ข้อเสีย - สามารถจัดวางข้อมูลมากเกินไปได้ง่าย อาจต้องมีการตัดแต่งกิ่ง 3. Naive Bayes: ข้อดี - ฝึกฝนและทำนายได้รวดเร็วมาก จุดด้อย - สร้างสมมติฐานความเป็นอิสระที่แข็งแกร่งซึ่งมักถูกละเมิดในความเป็นจริง 4. รองรับเครื่องเวกเตอร์: ข้อดี - มักจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดี สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่เชิงเส้นได้ จุดด้อย - อาจซับซ้อนในการปรับแต่งและตีความ 5. โครงข่ายประสาทเทียม: ข้อดี - สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ล้ำสมัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับสถาปัตยกรรมเชิงลึก จุดด้อย - โดยทั่วไปแล้วจะเป็นรุ่นกล่องดำที่ตีความได้ยาก มีแนวโน้มที่จะออกกำลังกายมากเกินไปโดยไม่ได้รับการฝึกอบรมอย่างระมัดระวัง ข้อดีและข้อเสียที่แสดงที่นี่คือลักษณะทั่วไป - ประสิทธิภาพและความเหมาะสมของตัวแยกประเภทจะขึ้นอยู่กับปัญหาและข้อมูลในทางปฏิบัติเป็นอย่างมาก แต่สิ่งนี้ครอบคลุมถึงตัวแยกประเภทที่ได้รับความนิยมมากที่สุด รวมถึงข้อดีและข้อเสียที่สำคัญ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence