There are many possible classifiers used but here are some of them:

### Naive Bayes Classification Algorithm
#### Advantages
- It is simple, and its implementation is straightforward.
- The time required by the machine to learn the pattern using this classifier is less.
- It performs well in the case where the input variables have categorical values.
- It gives good results for complex real-world problems.
- It performs well in the case of multi-class classification.

#### Disadvantages
- It assumes independence among feature variables which may not always be the case.
- We often refer to it as a bad estimator, and hence the probabilities are not always of great significance.
- If, during the training time, the model was not aware of any of the categorical variables and that variable is passed during testing, the model assigns 0 (zero) likelihood and thus substitutes zero probability referred to as 'zero frequency.' One can avoid this situation by using smoothing procedures such as Laplace estimation.

### Logistic Regression Classification Algorithm
#### Advantages
- It's a simple model, so it takes very little time for training.
- It can handle a large number of features.

#### Disadvantages
- Although it has the word regression in its name, we can only use it for classification problems because of its range which always lies between 0 and 1.
- It can only be used for binary classification problems and has a poor response for multi-class classification problems

### Decision Tree Classification Algorithm
#### Advantages
- This algorithm allows for an uncomplicated representation of data. So, it is easier to interpret and explain it to executives.
- Decision Trees mimic the way humans make decisions in everyday life.
- They smoothly handle qualitative target variables.
- They handle non-linear data effectively.

#### Disadvantages
- They may create complex trees which sometimes become irrelevant.
- They do not have the same level of prediction accuracy as compared to other algorithms.

### K-Nearest Neighbour Classification Algorithm
#### Advantages
- One can apply it to datasets of any distribution.
- It is easy to understand and is quite intuitive.

#### Disadvantages
- It is easily affected by outliers.
- It is biased towards a class that has more instances in the dataset.
- It is sometimes challenging to find the optimal number for K.
มีตัวแยกประเภทที่เป็นไปได้มากมายที่ใช้ แต่นี่คือบางส่วน: ### อัลกอริธึมการจำแนกประเภท Naive Bayes #### ข้อดี - ใช้งานง่ายและการนำไปปฏิบัติตรงไปตรงมา - เวลาที่เครื่องต้องใช้ในการเรียนรู้รูปแบบโดยใช้ตัวแยกประเภทนี้น้อยกว่า - ทำงานได้ดีในกรณีที่ตัวแปรอินพุตมีค่าเป็นหมวดหมู่ - ให้ผลลัพธ์ที่ดีสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง - ทำงานได้ดีในกรณีของการจำแนกประเภทหลายคลาส #### ข้อเสีย - ถือว่าเป็นอิสระจากตัวแปรคุณลักษณะซึ่งอาจไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป - เรามักจะเรียกมันว่าเป็นตัวประมาณค่าที่ไม่ดี และด้วยเหตุนี้ความน่าจะเป็นจึงไม่ได้มีความสำคัญมากเสมอไป - หากในช่วงเวลาการฝึกอบรม แบบจำลองไม่ทราบถึงตัวแปรหมวดหมู่ใด ๆ และส่งตัวแปรนั้นในระหว่างการทดสอบ แบบจำลองจะกำหนดความน่าจะเป็น 0 (ศูนย์) และแทนที่ความน่าจะเป็นเป็นศูนย์ที่เรียกว่า 'ความถี่ศูนย์' เราสามารถหลีกเลี่ยงสถานการณ์นี้ได้โดยใช้ขั้นตอนการปรับให้เรียบ เช่น การประมาณค่า Laplace ### Logistic Regression Classification Algorithm #### ข้อดี - เป็นโมเดลที่เรียบง่าย จึงใช้เวลาฝึกอบรมน้อยมาก - สามารถรองรับฟีเจอร์ต่างๆ มากมาย #### ข้อเสีย - แม้ว่าชื่อจะมีคำว่า regression แต่เราสามารถใช้ได้เฉพาะกับปัญหาการจำแนกประเภทเท่านั้น เนื่องจากช่วงของมันอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 เสมอ - ใช้ได้กับปัญหาการจำแนกประเภทไบนารีเท่านั้นและมีค่าไม่ดี การตอบสนองต่อปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาส ### อัลกอริธึมการจำแนกแบบต้นไม้ตัดสินใจ #### ข้อดี - อัลกอริธึมนี้ช่วยให้แสดงข้อมูลได้โดยไม่ซับซ้อน ดังนั้นจึงง่ายต่อการตีความและอธิบายให้ผู้บริหารทราบ - Decision Trees เลียนแบบวิธีที่มนุษย์ตัดสินใจในชีวิตประจำวัน - จัดการตัวแปรเป้าหมายเชิงคุณภาพได้อย่างราบรื่น - จัดการข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ #### ข้อเสีย - อาจสร้างต้นไม้ที่ซับซ้อนซึ่งบางครั้งก็ไม่เกี่ยวข้อง - ไม่มีความแม่นยำในการทำนายในระดับเดียวกันเมื่อเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมอื่นๆ ### K-Nearest Neighbor Classification Algorithm #### ข้อดี - สามารถนำไปใช้กับชุดข้อมูลของการแจกแจงแบบใดก็ได้ - มันเข้าใจง่ายและค่อนข้างใช้งานง่าย #### ข้อเสีย - ได้รับผลกระทบจากค่าผิดปกติได้ง่าย - มีอคติต่อคลาสที่มีอินสแตนซ์ในชุดข้อมูลมากกว่า - บางครั้งการหาหมายเลขที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ K เป็นเรื่องยาก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence