Інтерактивна симуляція алгоритмів класифікації в машинному навчанні
Класифікація на основі найближчих сусідів
Пошук оптимальної розділюючої гіперплощини
Дерево рішень з правилами розгалуження
Ансамбль дерев рішень
KNN класифікує об'єкт на основі класів k найближчих сусідів. Алгоритм обчислює відстань до всіх точок навчання та вибирає найближчі для визначення класу.
SVM знаходить оптимальну розділюючу гіперплощину між класами. Алгоритм максимізує відступ між класами, що покращує узагальнювальну здатність моделі.
Дерево рішень будує ієрархічну структуру правил для класифікації. Кожен вузол представляє тест на ознаку, а кожна гілка - результат тесту.
Random Forest об'єднує множину дерев рішень для покращення точності та зменшення перенавчання. Кожне дерево навчається на різних підмножинах даних.
Класифікація - це задача машинного навчання, де алгоритм навчається відображати вхідні дані до певних категорій або класів. Це один з основних типів задач навчання з учителем.
Вибір алгоритму залежить від характеру даних, розміру набору даних, кількості класів та бажаної точності. KNN добре працює з невеликими наборами, SVM - з високовимірними даними, а Random Forest - універсальний.
Матриця плутанини показує кількість правильних та неправильних прогнозів для кожного класу. Вона включає True Positives (TP), False Positives (FP), True Negatives (TN) та False Negatives (FN).
Основні метрики включають точність (accuracy), прецизію (precision), відгук (recall), F1-score та AUC-ROC. Вибір метрики залежить від специфіки задачі та важливості різних типів помилок.
Перенавчання виникає, коли модель запам'ятовує навчальні дані замість вивчення загальних патернів. Це призводить до високої точності на навчальних даних, але низької на тестових.