SVM i drzewa decyzyjne są dyskryminacyjne, ponieważ uczą się wyraźnych granic między klasami. SVM jest klasyfikatorem maksymalnego marginesu, co oznacza, że uczy się granicy decyzyjnej, która maksymalizuje odległość między próbkami dwóch klas, biorąc pod uwagę jądro.
Czy drzewa decyzyjne są generatywne?
Modele dyskryminacyjne:
SVM i drzewa decyzyjne są modelami dyskryminacyjnymi, ponieważ uczą się wyraźnych granic między klasami. … Modele dyskryminacyjne generalnie nie służą do wykrywania wartości odstających, chociaż modele generatywne na ogół działają.
Czy drzewa decyzyjne są modelami dyskryminacyjnymi?
Regresja logistyczna, SVM i klasyfikatory oparte na drzewie (np. drzewo decyzyjne) to przykłady klasyfikatorów dyskryminacyjnych. Model dyskryminacyjny bezpośrednio uczy się rozkładu prawdopodobieństwa warunkowego P(y|x).
Co to jest generatywny lub dyskryminacyjny?
Modele dyskryminacyjne wyznaczają granice w przestrzeni danych, podczas gdy modele generatywne próbują modelować sposób rozmieszczenia danych w przestrzeni. Model generatywny koncentruje się na wyjaśnieniu, w jaki sposób dane zostały wygenerowane, podczas gdy model dyskryminacyjny koncentruje się na przewidywaniu etykiet danych.
Czym są modele generatywne i dyskryminacyjne?
Modele generatywne to szeroka klasa algorytmów uczenia maszynowego, które dokonują przewidywań poprzez modelowanie łącznego rozkładu P(y, x). Modele dyskryminacyjne to klasa nadzorowanych modeli uczenia maszynowego, które dokonują przewidywań poprzez oszacowanie prawdopodobieństwa warunkowego P(y|x).
