Дом » искусственный интеллект » Как создать классификатор в Python?

Как создать классификатор в Python?

458
Последнее обновление: 2021-09-11 11:00:16


Ответить:
Шаг 1. Загрузите пакеты Python . Шаг 2. Предварительная обработка данных. Шаг 3. Подмножество данных. Шаг 4. Разделите данные на обучающие и тестовые наборы. Шаг 5: Создание случайного лесного классификатора . Шаг 6. Прогнозирование. Шаг 7. Проверьте точность модели. Шаг 8. Проверьте важность функции. С учетом этого, что такое классификатор в Python? Машинное обучение Классификатор . Машинное обучение классификаторы можно использовать для прогнозирования. На примере данных (измерений) алгоритм может предсказать класс, к которому данные принадлежат. Данные обучения поступают в алгоритм классификации. После обучения алгоритма классификации (функции подгонки) вы можете делать прогнозы Какие существуют типы классификаторов? Теперь давайте посмотрим на различные типы классификаторов: Персептрон. Наивный Байес. Дерево решений. Логистическая регрессия. K-ближайший сосед. Искусственные нейронные сети / глубокое обучение. Поддержка векторной машины. Также необходимо знать, как создать классификатор машинного обучения в Учить Python с Scikit? Вы можете запускать короткие блоки кода и быстро просматривать результаты, что упрощает тестирование и отладку кода. Шаг 1 - Импорт Scikit-learn. Шаг 2 - Импорт набора данных Scikit-learn. Шаг 3 - Организация данных в наборы. < li> Шаг 4 - Построение и оценка модели. Шаг 5 - Оценка точности модели. Что такое классификатор в ML? Классификатор . Классификатор - это частный случай гипотезы (в настоящее время часто изучаемый с помощью алгоритма машинного обучения). Классификатор - это гипотеза или функция с дискретным значением, которая используется для присвоения (категориальных) меток классов определенным точкам данных.

up