CART (classification and regression trees) – это аббревиатура, обозначающая методы классификации и регрессии с использованием дерева решений. Это методика обучения, основанная на деревьях решений, которая возвращает классификационные или регрессионные деревья. Как было в случае с C4.5, CART – это классификатор. Дерево классификации выглядит так же как дерево решений? Дерево классификаций...

Девятый алгоритм из цикла «Топ-10 data mining адгоритмов» — Naive Bayes. Наивный байесовский классификатор – это семейство алгоритмов классификации, которые принимают одно допущение: Каждый параметр классифицируемых данных рассматривается независимо от других параметров класса. Что означает слово «независимо»? 2 параметра называются независимыми, когда значение одного параметра не оказывает влияния на второй....

Алгоритм k-ближайших соседей продолжает серию статей о Топ-10 data mining алгоритмах. kNN (k-Nearest Neighbors) – это алгоритм классификации, однако это – ленивый классификатор. Что значит ленивый классификатор? Это означает, что в процессе обучения он не делает ничего, а только хранит тренировочные данные. Он начинает классификацию только тогда, когда появляются новые...

Продолжаем разбор алгоритмов в рамках «Топ-10 data mining алгоритмов» и рассмотрим алгоритм AdaBoost. Что он делает? AdaBoost – это алгоритм усиления классификаторов. Как вы помните, классификатор пытается предсказать по уже известным ему данным, к какому классу будут относиться новые данные. Что такое усиление? Усиление – это ансамблевый алгоритм обучения, который...