Модели классификации

Что такое модели классификации в обучении с учителем

В машинном обучении у нас есть разные типы моделей и алгоритмов. Как классификация моделей входит в область обучения с учителем. В этом типе модель классифицирует данные по классам.

В этой статье мы обсудим, что такое алгоритм классификации, типы классификаторов и где мы можем использовать модели классификации.

Что такое Алгоритм классификации?

Алгоритм классификации входит в область контролируемого обучения. В моделях классификации мы классифицируем наш набор данных по множеству классов, и эти алгоритмы используют линейный или нелинейный подход к дифференцированию данных на классы. >классы.

Как и на изображении выше, у нас есть набор данных из черных, белых и серых точек. Модель классификации состоит из 3 строк для разделения набора данных на классы, то есть класс 1, класс 2 и класс 3. Вывод может быть двоичным или категориальным.

Типы классификатора

Есть в основном 2 типа классификаторов

Двоичный классификатор

В этом типе классификации результат, предсказанный моделью, имеет только 2 возможности, такие как да или нет.

Многоклассовый классификатор

В этом типе метода классификации модель может предсказать более двух выходных данных, таких как цвета, т.е. синий, красный, черный.

Типы алгоритмов классификации

Кроме того, в этих двух классах у нас есть разные типы моделей, которые используют

Линейные модели

В этом типе модель использует линию для классификации наборов данных.

• Логистическая регрессия
• Метод опорных векторов (SVM)

Нелинейные модели

В этом типе модель использует кривую для классификации наборов данных.

• Классификация дерева решений
• Случайная классификация леса
• K-ближайшие соседи
• Наивный байесовский
• Ядро SVM

Варианты использования алгоритмов классификации

Мы можем использовать модели классификации во многих областях.

• Целевой маркетинг
• Фильтрация спама
• Классификация изображений

Пример

Теперь предположим, что вы работаете в страховой компании, и ваша цель — продать страховку как можно большему количеству людей. теперь банк предоставил вам набор данных бывшего сотрудника. В этом наборе данных есть некоторая основная информация о клиентах, такая как возраст, доход и т. д., а также обо всех людях, купивших страховку в прошлом.

Здесь вы можете создать классификационную модель, которая поможет предсказать, какой человек купит страховку. так что вы можете потратить свое ограниченное время, чтобы продать страховку максимальному количеству людей.

Что ж, если вам понравилась эта статья, вы можете ознакомиться с моими статьями, чтобы найти больше интересных статей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Заключение

Если вы нашли эту статью полезной, оцените ее, похлопав в ладоши, и следите за мной, чтобы не пропустить другие интересные статьи. Что ж, у меня для вас хорошие новости: я буду приносить больше статей, объясняющих концепции и модели машинного обучения с помощью кодов, так что оставьте комментарий и расскажите, насколько вы взволнованы этим.