Algoritmos de clasificación comparados

En el machine learning, la clasificación se refiere al enfoque de aprendizaje supervisado en el que el programa informático utiliza los datos que se le proporcionan para aprender, comprender y clasificar nuevas observaciones.

El conjunto de datos puede ser biclase o multiclase. Algunos ejemplos de problemas de clasificación incluyen: reconocimiento de escritura a mano, reconocimiento de voz, clasificación de documentos, identificación biométrica y más.

Algoritmos de clasificación en machine learning

Los diferentes tipos de algoritmos de clasificación en Machine Learning incluyen los siguientes:

  1. Regresión logística
  2. Clasificador bayesiano ingenuo
  3. Máquinas de vectores de soporte (SVM)
  4. Árboles de decisión
  5. Árboles potenciados
  6. Bosque aleatorio
  7. Redes neuronales
  8. Vecino más cercano

Comprender las ventajas de algunos algoritmos de clasificación

  • Regresión logística:Con la regresión logística, puede encontrar muchas formas diferentes de cómo regularizar su modelo, sin tener que preocuparse por si las características están correlacionadas o no, lo que puede ser un problema con Naive Bayes.

    Además, tiene una buena interpretación probabilística y le permite actualizar fácilmente su modelo para adquirir nuevos conjuntos de datos, que es posible que no experimente con SVM o árboles de decisión.

    La regresión logística se usa idealmente si necesita un framework probabilístico, por ejemplo, si necesita obtener intervalos de confianza, ajustar los umbrales de clasificación o decir cuándo no está seguro. Además, también es útil en circunstancias en las que espera recibir más datos de entrenamiento en el futuro y desea incorporarlos fácil y rápidamente a su modelo.

  • Naive Bayes:El clasificador Naive Bayes es muy fácil de construir y usar, porque generalmente no tiene requisitos. Es particularmente útil con grandes conjuntos de datos y varias categorías de variables. Aparte de la simplicidad, NB es capaz de superar incluso los métodos de clasificación altamente sofisticados.
  • Máquinas de vectores de soporte (SVM):La ventaja de las SVM es su característica de alta precisión y alto rendimiento. Proporciona excelentes garantías teóricas con respecto al sobreajuste y tiene una selección flexible de núcleos para datos que no son linealmente separables.

    Es particularmente popular en problemas de clasificación de texto, especialmente cuando existen espacios de dimensiones muy altas.

  • Árboles de decisión:Los árboles de decisión son básicamente bastante simples de interpretar y explicar. También es no paramétrico y no requiere ninguna distribución. Habiendo dicho esto, cuando usa árboles de decisión, no tiene que preocuparse por los valores atípicos o si el conjunto de datos se puede separar linealmente o no.

    Considerado un algoritmo heurístico, los árboles de decisión no sufren multicolinealidad y son buenos para variables de pocas categorías.

  • Conjuntos de árboles:Tree Ensembles es una familia de algoritmos que cubre dos algoritmos distintos, a saber, Boost Trees y Random Forests. Una de sus principales ventajas es que no esperan funciones lineales, así como funciones que interactúan linealmente. Creados como una combinación de muchos árboles de decisión, los conjuntos de árboles pueden manejar fácilmente características categóricas (binarias).

    Además, debido a su construcción general (usando boosting y bagging), pueden manejar muy bien el espacio dimensional y una gran cantidad de ejemplos de entrenamiento.

También te puede interesar estos artículos sobre Machine Learning:

Aprender a programar de forma autodidacta es una opción muy popular, ya que suele ser la más barata y flexible ...
Hay empresas, incluso grandes, que no están prediciendo, por ejemplo, qué clientes se darán de baja de sus servicios (lo ...
Incluso con el panorama de contratación actual, el desarrollo sigue siendo uno de los mejores campos para que las personas ...
Hallar k para k-means utilizando el método elbow? El algoritmo KMeans puede agrupar datos observados. Pero, ¿cuántos grupos (k) hay? ...
Una red profunda utiliza una serie de capas de unidades de procesamiento que extraen y transforman recursos. Pongamos un ejemplo ...
«Inteligencia Artificial en marcha: Interoperabilidad entre Administraciones y procedimientos administrativos automatizados», con este título tuve el placer de participar en ...

¿ Te ayudo esta publicación Algoritmos de clasificación comparados?
⬇️ Tu apoyo compartiendo me ayuda bastante.⬇️

4 comentarios en «Algoritmos de clasificación comparados»

  1. ¿Por qué no explorar algoritmos menos conocidos para la clasificación en machine learning? 🤔

  2. ¿Por qué no explorar algoritmos menos conocidos en lugar de los habituales?

  3. ¿Realmente hay un algoritmo de clasificación que sea el mejor en todo? 🤔

    • Jajaja, no hay un algoritmo mejor en todo. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas según el contexto. Es como elegir la herramienta adecuada para el trabajo. ¿Cuál es tu favorito?

Los comentarios están cerrados.