Un examen des algorithmes de classification supervisée et de leur fonctionnement

Les algorithmes utilisés pour la classification supervisée peuvent classer et prédire les données et sont l'un des algorithmes les plus couramment utilisés dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ces algorithmes peuvent classer les données dans différents domaines, tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, l'évaluation du crédit, l'analyse des risques, etc. Les algorithmes de classification supervisée peuvent aider les entreprises, les institutions et les particuliers à effectuer des analyses de données et à prendre des décisions, comme prédire le comportement d'achat des consommateurs grâce à la classification, juger de l'état de santé des patients, identifier le spam, etc. De plus, ces algorithmes peuvent également être utilisés dans le traitement du langage naturel, la traduction automatique, le contrôle des robots et d’autres domaines. En bref, les algorithmes de classification supervisée sont largement utilisés dans divers domaines et revêtent une grande importance pour améliorer l’efficacité du travail et la qualité de la prise de décision.

Voici quelques algorithmes courants utilisés pour la classification supervisée et une introduction à leurs principes :

Arbre de décision : Selon les différentes caractéristiques des données, elles sont divisées en plusieurs zones et correspondent à différentes classifications.

Le classificateur Naive Bayes utilise le théorème de Bayes, la probabilité a priori et la probabilité conditionnelle pour classer les données, en supposant que chaque caractéristique est indépendante les unes des autres.

La machine à vecteurs de support est un algorithme qui sépare différentes catégories de données en construisant un hyperplan. Il améliore la précision de la classification en maximisant la distance de l'hyperplan aux points de données les plus proches. En deux dimensions, un hyperplan peut être considéré comme une ligne droite.

Régression logistique : cet algorithme utilise une fonction logistique pour construire un modèle de classification. L'entrée de la fonction logistique est la somme pondérée des valeurs des caractéristiques et la sortie est la probabilité d'appartenir à une certaine classe. est que les points de données avec une probabilité supérieure à un seuil appartiennent à cette classe.

Forêt aléatoire : cet algorithme combine plusieurs arbres de décision pour former une forêt. Chaque arbre de décision classe indépendamment les données et détermine finalement le résultat final de la classification par vote.

Algorithme du voisin le plus proche : cet algorithme compare les nouvelles données avec les données connues et trouve le point de données le plus proche. La classification de ce point est la classification des nouvelles données.

Réseau neuronal : cet algorithme classe les données en construisant plusieurs couches de neurones (nœuds). Chaque neurone détermine son propre poids en apprenant la relation entre les données d'entrée et les données de sortie.

Algorithme AdaBoost : cet algorithme entraîne de manière itérative plusieurs classificateurs faibles (la précision de la classification est légèrement supérieure à la supposition aléatoire), puis combine ces classificateurs faibles en un classificateur fort. Chaque itération ajuste le poids de l'ensemble de données, ce qui permet des données mal classées. points pour recevoir des poids plus élevés.

Algorithme d'amplification de gradient : cet algorithme entraîne également les classificateurs faibles de manière itérative et les combine en classificateurs forts. La différence est qu'il ajuste les paramètres du classificateur par descente de gradient.

Analyse discriminante linéaire : cet algorithme projette les données dans un espace de faible dimension pour séparer autant que possible les différentes catégories de données, puis projette de nouvelles données dans cet espace pour les classer.

Algorithmes d'apprentissage d'ensemble : ces algorithmes améliorent la précision de la classification en combinant plusieurs classificateurs, tels que le Bagging et le Boosting.

Algorithmes de classification multi-catégories : ces algorithmes sont utilisés pour gérer les problèmes de classification de plusieurs catégories, tels que les méthodes de classification un-à-plusieurs et un-à-un.

Algorithme d'apprentissage en profondeur : cet algorithme classe les données en construisant des réseaux de neurones multicouches, notamment des réseaux de neurones convolutifs et des réseaux de neurones récurrents.

Algorithme de règles de décision : cet algorithme classe les données en générant un ensemble de règles, telles que les algorithmes C4.5 et CN2.

Algorithme d'analyse discriminante de Fisher : cet algorithme effectue une classification en maximisant la distance entre les catégories et en minimisant la variance au sein des catégories.

Algorithme de régression linéaire : cet algorithme classe les données en établissant un modèle linéaire, qui est fonction de la somme pondérée des valeurs des caractéristiques.

Algorithme de forêt de décision : cet algorithme est une variante de la forêt aléatoire, qui utilise l'idée de sous-espace aléatoire et utilise différents sous-ensembles de fonctionnalités pour chaque arbre de décision pendant le processus de formation.

Algorithme Perceptron : Cet algorithme détermine un hyperplan en apprenant la relation entre les données d'entrée et les données de sortie, en divisant les données en deux catégories.

Algorithme de modèle gaussien de mélange : Cet algorithme utilise plusieurs distributions gaussiennes pour modéliser les données, chaque distribution gaussienne correspondant à une catégorie.

Algorithme KNN amélioré : cet algorithme utilise l'algorithme KNN pour la classification, mais pour les valeurs de caractéristiques manquantes, il utilise l'algorithme KNNImpute pour remplir et utilise l'algorithme KNN+ pour réduire l'impact du bruit.

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