Sınıflandırma tapşırığı üçün hansı maşın öyrənmə alqoritminə güvənirsən?

Təyin etmə vəzifələri üçün tez-tez logistik reqressiya və ya hərarət ağacı algoritmləri seçilir, çünki onların sadəliyi və şərh edilə bilməsi üstünlük təşkil edir.

Məsələn, logistik reqressiya ikili təsnifat üçün yaxşı uyğundur və kiçik və orta ölçülü məlumat dəstələrində sürətlə öyrədilir. O, obyektin sinfə aid olma ehtimalını siqmoid funksiyası vasitəsilə modelləşdirir.

Python-da sklearn istifadə edərək nümunə:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Məlumatları yükləyirik
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# Sadələşdirmək üçün yalnız iki sinfi götürürük
X = X[y != 2]
y = y[y != 2]

# Təlim və test dəstlərinə bölürük
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Modeli öyrədirik
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Dəqiqliyi qiymətləndiririk
print("Dəqiqlik:", model.score(X_test, y_test))

Bu algoritm asanlıqla tətbiq olunur və tez-tez təsnifat tapşırıqları üçün yaxşı başlanğıc nöqtəsi kimi xidmət edir.