Modelos de Clasificación y Técnicas de Reducción de Dimensionalidad en Machine Learning
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Algoritmos de Clasificación en Machine Learning
Naive Bayes Gaussiano
- Ventajas: Muy rápido y simple. Funciona bien con pocos datos. Es robusto al ruido y ofrece un buen rendimiento en alta dimensión.
- Inconvenientes: Supone independencia condicional entre variables y una distribución gaussiana. Su rendimiento empeora si las variables están correlacionadas y genera fronteras de decisión simples.
Regresión Logística
- Ventajas: Es un modelo simple e interpretable, de naturaleza probabilística. No necesita supuestos de distribución y constituye un buen baseline para la clasificación binaria.
- Inconvenientes: Posee fronteras lineales y no captura relaciones no lineales sin ingeniería de variables. Es sensible a los outliers y puede fallar con
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