Алгоритмы мультиклассовой классификации в машинном обучении
Когда в задаче классификации есть только два класса, это – задача бинарной классификации, классификация более двух классов называется мультиклассовой классификацией. Если вы хотите узнать о лучших алгоритмах мультиклассовой классификации, эта статья для вас. В этой статье я познакомлю вас с некоторыми из лучших мультиклассовых алгоритмов в машинном обучении.
Мультиклассовые алгоритмы классификации
Не все алгоритмы классификации в области машинного обучения могут работать хорошо и в задачах бинарной и в задачах мультиклассовой классификации. Некоторые алгоритмы лучше всего подойдут для использования в бинарных задачах классификации, а другие – для мультиклассовой классификации. Лишь некоторые из них, например, деревья решений могут использоваться одинаково хорошо в и для мультиклассовых и для бинарных задач классификации. Так ниже представлены некоторые из лучших алгоритмов мультиклассовой классификации в машинном обучении, о которых вы должны знать:
- Полиномиальный наивный байесовский классификатор: алгоритм полиномиального наивного байесовского классификатора является одним из вариантов Наивного байесовского классификатора в машинном обучении, который идеально подходит для использования в задачах мультиклассовой классификации. Одним из преимуществ использования этого алгоритма является то, что он легко справляется с большими объемами данных. Вы всегда можете выбрать этот алгоритм при работе с задачами мультиклассовой классификации.
- Деревья решений: Алгоритм дерева решений может предсказать, и категориальные и фактические значения. Благодаря способности предсказывать категориальные значения, он не только хорошо работает с бинарными задачами классификации, но и с задачами мультиклассовой классификации. Одним из преимуществ использования деревьев решений является то, что вы можете использовать этот алгоритм без нормализации набора данных.
- K-ближайший сосед – это один из алгоритмов машинного обучения, которые могут использоваться для классификации, но, как правило, не является предпочтительным для задач классификации, потому что там уже есть много алгоритмов, которые проще в использовании и проще для понимания. Но есть преимущество алгоритма KNN по сравнению с другими алгоритмами классификации, которое заключается в том, что он может использоваться для задач мультиклассовой классификации.
Резюме
Итак, полиномиальный наивный байесовский классификатор, деревья решений, и KNN – это одни из лучших алгоритмов машинного обучения, которые могут использоваться для задач мультиклассовой классификации. Когда в задаче классификации есть только два класса, это – задача бинарной классификации, а классификация с более чем двумя классами называется мультиклассовой классификацией. Надеюсь, что вам понравилась эта статья об алгоритмах мультиклассовой классификации в машинном обучении.