Классификация

Обучение с учителем

Обучение без учителя

Обучение с подкреплением

Обучение с частичным подключением учителя

Применяется в деревьях решений для оценки скорости обучения модели

Используется для измерения сложности дерева решений

Используется в деревьях решений для оценки качества разделения данных на классы

Служит для определения оптимального количества узлов в дереве решений

Определяет количество ближайших соседей, которые будут учитываться при классификации объекта

Указывает на максимальное количество итераций, которые алгоритм должен выполнить для достижения сходимости

Используется для определения размера обучающей выборки

Определяет количество классов, которые могут быть предсказаны моделью

Используются для преобразования данных в более высокое измерения

Используются для уменьшения размерности данных

Служат для определения оптимального количества опорных векторов

Применяются для настройки скорости обучения модели

Получить точность модели более 90%

Найти важные признаки для классификации

Получить точность модели менее 50%

Выявить признак "Операция" как самый важный для классификации прогрессии