Ви можете використовувати методи дерева рішень і логістична регресія для багатокласової класифікації. Щоб вирішити цю конкретну проблему, ви можете використовувати алгоритм машинного навчання для багатокласової класифікації, як-от нейронні мережі, наивний Байєс і SVM.
Алгоритми багатокласової класифікації
- Дерева рішень. Дерева рішень — це потужний і популярний алгоритм машинного навчання для багатокласової класифікації. …
- Наївний Байєс. Naive Bayes — це простий і ефективний алгоритм машинного навчання для багатокласової класифікації. …
- Підтримуйте векторні машини. …
- Нейронні мережі. …
- Ансамблеві методи.
Лінійна опорна векторна машина Лінійна опорна векторна машина широко вважається одним із найкращих алгоритмів класифікації тексту.');})();(function(){window.jsl.dh('K8PXZsytGoHe5OUP8qL2iA0__47','
Логістична регресія зазвичай використовується для бінарної класифікації, але також може бути розширена для багатокласової класифікації. Однак для завдань із кількома мітками (класифікація з кількома мітками) застосовуються інші алгоритми дерева рішень або нейронні мережі часто надають перевагу.
У своєму найосновнішому типі, SVM не підтримує багатокласову класифікацію. Для багатокласової класифікації використовується той самий принцип після розбиття проблеми мультикласифікації на менші підпроблеми, усі з яких є проблемами бінарної класифікації.
KNN слугує найбільш інтуїтивно зрозумілим підходом для вирішення завдань багатокласової класифікації. Використовуючи подібність точок даних у просторі ознак, KNN ефективно розрізняє кілька класів із мінімальними припущеннями.