Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
23 Июн 2023
2 мин
374

Какие алгоритмы машинного обучения используются в аналитике данных

Освойте 5 основных алгоритмов машинного обучения, используемых в аналитике данных, с реальными примерами!

Аналитика данных — это процесс извлечения полезных сведений из больших массивов данных с помощью различных методов и инструментов. Один из таких инструментов — алгоритмы машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим основные алгоритмы машинного обучения, которые используются в аналитике данных.

1. Линейная регрессия

Линейная регрессия — это статистический метод для моделирования взаимосвязи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Основная идея заключается в том, чтобы найти наилучшую линию, которая описывает эту взаимосвязь.

Пример: предсказание стоимости дома на основе его размера и количества комнат.

2. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это метод классификации, который используется для предсказания вероятности того, что объект принадлежит к определенному классу на основе его признаков.

Пример: предсказание вероятности того, что клиент оформит кредит на основе его возраста, дохода и кредитной истории.

3. Деревья решений

Деревья решений — это графический метод представления алгоритмов принятия решений. Они представляют собой иерархическую структуру, где каждый узел представляет собой вопрос или условие, а каждая ветвь — ответ на этот вопрос.

Пример: определение риска инсультов на основе возраста, пола, наличия гипертонии и сахарного диабета.

4. k-ближайших соседей (kNN)

k-ближайших соседей — это метод классификации, который использует обучающий набор данных для определения класса нового объекта. Он основан на идее, что объекты с похожими признаками имеют похожие классы.

Пример: определение типа раковины морского гребешка на основе его размера, формы и цвета.

5. Метод опорных векторов (SVM)

Метод опорных векторов — это алгоритм классификации, который стремится найти наилучшу границу между двумя классами, разделяя их с максимальным зазором. Этот зазор определяется на основе опорных векторов, которые являются представителями каждого класса.

Пример: классификация писем на спам и не спам на основе содержания и других признаков.

😉 Надеюсь, эта статья помогла вам понять основные алгоритмы машинного обучения, которые используются в аналитике данных. Успехов вам в изучении этой увлекательной области!

Добавить комментарий