鉴于一些二元分类数据,确定适合于此任务的机器学习模型
对于二进制分类任务,可以应用的有几个流行的机器学习模型.最适合的模型的选择取决于您的数据的具体情况,例如其大小,维度和类平衡.以下是一些常用的模型: 1.物流回归:物流回归是一个简单而广泛使用的线性模型,它为两个类提供概率.当数据线性可分离时,它工作得很好. 2.决策树:决策树是一个可用于二进制分类的非参数模型.它将数据集分解成更小的子集,以根据信息收益或基因指数等标准做出决定. 3.随机森林:随机森林是一个采用收集决策树的方法,并汇集其结果.它通常提供超级性能,降低数据的数据. 4.机器系统:SVM:如果您需要在两个类之间进行更快的分离,那么需要更快的评估. 5.选择一个更简单的模型,即使用一个独立的数据组合或一个更复杂的数据组合模型. 如果您需要在网络中进行更高的测试,那么就需要更快的评估.