Ishonch hosil qilganingiz uchun tasniflash vazifasi uchun mashina o'qitish algoritmini tanlang?

Klassifikatsiya vazifalarida ko'pincha logistik regressiya yoki qaror daraxti algoritmi tanlanadi, chunki ular oddiyligi va tushunarliligi bilan mashhur.

Masalan, logistika regressiyasi binar klassifikatsiya uchun juda mos keladi va kichik va o'rtacha hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarida tez o'qitiladi. U ob'ektning klassga tegishliligini sigmoidal funktsiya orqali modellashadi.

Python'da sklearn bilan misol:

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

# Ma'lumotlarni yuklash
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# Soddalashtirish uchun faqat ikki sinfni olamiz
X = X[y != 2]
y = y[y != 2]

# O'qitish va test to'plamlariga bo'lish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Modelni o'qitish
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Aniqlikni baholash
print("Aniqlik:", model.score(X_test, y_test))

Ushbu algoritmni amalga oshirish oson va ko'pincha klassifikatsiya vazifalari uchun yaxshi boshlang'ich nuqtadir.