Алгоритми омӯзиши мошинӣ барои вазифаи тақсимотро интихоб кунед, ки ба он бовар доред?

Барои вазифаҳои класификатсия, одатан алгоритми регрессияи логистикӣ ё дарахти қарор интихоб карда мешавад, зеро онҳо содда ва фаҳмиданашон осон мебошанд.

Масалан, регрессияи логистикӣ барои класификатсияи бинарӣ мувофиқ аст ва дар маҷмӯъҳои маълумоти хурду миёна ба зудӣ омӯзонида мешавад. Он эҳтимолияти дохил шудан ба кластерро тавассути функсияи сигмоид модел мекунад.

Масал дар Python бо истифода аз sklearn:

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

# бор кардани маълумот
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# барои соддагардонӣ, танҳо ду кластерро мегирем
X = X[y != 2]
y = y[y != 2]

# тақсим кардани маълумот ба гурӯҳҳои омӯзишӣ ва тестӣ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# омӯзонидани модел
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# арзёбии дақиқӣ
print("Дақиқӣ:", model.score(X_test, y_test))

Ин алгоритм осон аст ва бисёр вақт ҳамчун нуқтаи оғози хуб барои вазифаҳои класификатсия хизмат мекунад.