逻辑回归(Logistic Regression):
- 优点:简单、快速、容易解释。
- 缺点:线性模型,可能无法处理复杂的关系。
决策树(Decision Tree):
- 优点:易解释、能够处理非线性关系。
- 缺点:容易过拟合,需要剪枝或其他正则化方法。
随机森林(Random Forest):
- 优点:抗过拟合、鲁棒性好、性能强大。
- 缺点:计算量较大,预测时间较长。
支持向量机(SVM):
- 优点:在高维空间中效果好、能够处理非线性关系。
- 缺点:训练时间长、需要调参。
- 聚类
- 优点:不需要标记数据。
- 缺点:对初始值和参数的选择敏感,在噪声和异常值较多的数据集表现不佳,难以处理高维数据和大数据集。
机器学习实验四:贝叶斯分类器
2024-07-12 12:54:04 52 阅读