Краткая характеристика алгоритмов классификации

Алгоритмы Naive Bayes (NB):

• Работает быстрее, чем ABN (по времени построения модели).

• Этот алгоритм лучше использовать для числа атрибутов < 200.

• Точность алгоритма меньше, чем в ABN.

Adaptive Bayes Network (ABN):

• Этот алгоритм лучше для большого числа атрибутов.

• Наглядность модели (генерация правил).

• Более точные модели, чем в NB.

• Больше параметров настройки.

Support Vector Machine.

Регрессия

Регрессия применяется для прогнозирования непрерывных величин. Простейшим случаем является линейная регрессия. Используется также метод Support Vector Machine.

Поиск существенных атрибутов

Основная задача - выявление атрибутов, наиболее важних для прогнозирования целевых значений. Используется для ускорения процесса построения классификационной модели.

Используемый алгоритм - Minimum Descriptor Length (MDL).

Дескрипторные модели