감독 분류 알고리즘 및 작동 방식 검토

지도 분류에 사용되는 알고리즘은 데이터를 분류하고 예측할 수 있으며 기계 학습 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 이러한 알고리즘은 이미지 인식, 음성 인식, 신용 평가, 위험 분석 등과 같은 다양한 분야의 데이터를 분류할 수 있습니다. 지도 분류 알고리즘은 기업, 기관, 개인이 분류를 통한 소비자 구매 행동 예측, 환자의 건강 상태 판단, 스팸 식별 등 데이터 분석 및 의사 결정을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 이러한 알고리즘은 자연어 처리, 기계 번역, 로봇 제어 및 기타 분야에서도 사용될 수 있습니다. 즉, 지도분류 알고리즘은 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며 업무 효율성과 의사결정 품질을 향상시키는 데 큰 의미를 갖는다.

다음은 지도 분류에 사용되는 몇 가지 일반적인 알고리즘과 그 원리에 대한 소개입니다.

결정 트리: 데이터의 다양한 특성에 따라 여러 영역으로 나누어지며 다양한 분류에 해당합니다.

Naive Bayes 분류기는 Bayes의 정리, 사전 확률 및 조건부 확률을 사용하여 각 기능이 서로 독립적이라고 가정하고 데이터를 분류합니다.

지원 벡터 머신은 초평면을 구축하여 다양한 범주의 데이터를 분리하는 알고리즘입니다. 가장 가까운 데이터 포인트까지의 초평면 거리를 최대화하여 분류 정확도를 향상시킵니다. 2차원에서 초평면은 직선으로 볼 수 있습니다.

로지스틱 회귀: 이 알고리즘은 로지스틱 함수를 사용하여 분류 모델을 구축합니다. 로지스틱 함수의 입력은 특성값의 가중합이고, 출력은 특정 클래스에 속할 확률입니다. 임계값보다 큰 확률을 가진 데이터 포인트가 해당 클래스에 속한다는 것입니다.

Random Forest: 이 알고리즘은 여러 결정 트리를 결합하여 포리스트를 형성합니다. 각 결정 트리는 데이터를 독립적으로 분류하고 최종적으로 투표를 통해 최종 분류 결과를 결정합니다.

최근접 이웃 알고리즘: 이 알고리즘은 새로운 데이터를 알려진 데이터와 비교하여 가장 가까운 데이터 지점을 찾습니다. 이 지점을 분류하는 것이 새로운 데이터를 분류하는 것입니다.

신경망: 이 알고리즘은 여러 계층의 뉴런(노드)을 구축하여 데이터를 분류합니다. 각 뉴런은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하여 자체 가중치를 결정합니다.

AdaBoost 알고리즘: 이 알고리즘은 여러 약한 분류기를 반복적으로 훈련한 다음(분류 정확도는 무작위 추측보다 약간 높음) 이러한 약한 분류기를 강한 분류기로 결합합니다. 각 반복은 데이터 세트의 가중치를 조정합니다. 이로 인해 데이터가 잘못 분류될 수 있습니다. 더 높은 가중치를 받기 위한 포인트입니다.

Gradient Boosting 알고리즘: 이 알고리즘은 약한 분류기를 반복적으로 훈련하여 이를 강력한 분류기로 결합합니다. 차이점은 경사하강법을 통해 분류기의 매개변수를 조정한다는 것입니다.

선형 판별 분석: 이 알고리즘은 데이터를 저차원 공간에 투영하여 다양한 데이터 범주를 최대한 분리한 다음 분류를 위해 이 공간에 새로운 데이터를 투영합니다.

앙상블 학습 알고리즘: 이 알고리즘은 배깅 및 부스팅과 같은 여러 분류기를 결합하여 분류 정확도를 향상시킵니다.

다중 카테고리 분류 알고리즘: 이 알고리즘은 일대다 및 일대일 분류 방법과 같은 여러 카테고리의 분류 문제를 처리하는 데 사용됩니다.

딥 러닝 알고리즘: 이 알고리즘은 컨벌루션 신경망과 순환 신경망을 포함한 다층 신경망을 구축하여 데이터를 분류합니다.

결정 규칙 알고리즘: 이 알고리즘은 C4.5 및 CN2 알고리즘과 같은 일련의 규칙을 생성하여 데이터를 분류합니다.

Fisher 판별 분석 알고리즘: 이 알고리즘은 범주 간 거리를 최대화하고 범주 내 분산을 최소화하여 분류를 수행합니다.

선형 회귀 알고리즘: 이 알고리즘은 특성 값의 가중합의 함수인 선형 모델을 설정하여 데이터를 분류합니다.

결정 포레스트 알고리즘: 이 알고리즘은 랜덤 부분 공간 개념을 사용하고 훈련 과정 동안 각 결정 트리에 대해 서로 다른 기능 하위 집합을 사용하는 랜덤 포레스트의 변형입니다.

퍼셉트론 알고리즘: 이 알고리즘은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하고 데이터를 두 가지 범주로 나누어 초평면을 결정합니다.

혼합 가우스 모델 알고리즘: 이 알고리즘은 여러 가우스 분포를 사용하여 데이터를 모델링하며, 각 가우스 분포는 카테고리에 해당합니다.

개선된 KNN 알고리즘: 이 알고리즘은 분류에 KNN 알고리즘을 사용하지만 특징 값이 누락된 경우 KNNImpute 알고리즘을 사용하여 채우고 KNN+ 알고리즘을 사용하여 노이즈의 영향을 줄입니다.

위 내용은 감독 분류 알고리즘 및 작동 방식 검토의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!