分類子とは何ですか?
木曜日、28月2024
by ティ・トゥ・フエン・モニカ・トラン
機械学習のコンテキストにおける分類器は、特定の入力データ ポイントのカテゴリまたはクラスを予測するようにトレーニングされたモデルです。これは教師あり学習の基本概念であり、アルゴリズムがラベル付きトレーニング データから学習して、目に見えないデータを予測します。分類子はさまざまなアプリケーションで広く使用されています
回帰トレーニングとテストで分類器を当てはめる目的は何ですか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
回帰トレーニングとテストで分類器を適合させることは、人工知能と機械学習の分野で重要な目的を果たします。 回帰の主な目的は、入力特徴に基づいて連続数値を予測することです。 ただし、連続値を予測するのではなく、データを不連続なカテゴリに分類する必要があるシナリオもあります。