이산 문제에 일반적으로 사용되는 모델은 무엇입니까?

1. 데이터 세트를 여러 하위 세트로 재귀적으로 분할하여 완전한 의사 결정 트리를 만듭니다. 의사 결정 트리 모델은 분류 및 회귀 문제에 사용할 수 있으며 쉽게 이해하고 해석할 수 있습니다.

2. 지원 벡터기 모델: 지원 벡터기는 2 분류 모델입니다. 기본 아이디어는 두 범주 사이의 간격을 최대화하는 최적의 초평면을 찾는 것입니다. 지원 벡터 기계 모델은 비선형 분리가능 문제에 사용할 수 있으며 정밀도와 일반화 능력이 높습니다.

3. 특성이 서로 독립적이라고 가정하고 조건부 확률을 계산하여 분류합니다. 소박한 베네치아 모델은 간단하고 신속하며 구현하기 쉬우며 대규모 데이터 세트에 적합합니다.

4. 분류할 샘플과 훈련 세트의 모든 샘플 사이의 거리를 계산하고, 가장 가까운 k 개 이웃을 선택한 다음, k 개 이웃의 범주에 따라 투표나 가중 평균을 통해 분류한다. K 이웃 모델은 간단하고 직관적이며 소규모 데이터 세트에 적합합니다.

5. 랜덤 포레스트 모델: 랜덤 포레스트 (random forest model) 는 여러 의사 결정 트리를 구성하고 평균을 내서 분류하거나 복귀하는 통합 학습 방법입니다. 임의 산림 모델은 높은 차원 데이터 및 맞춤 문제를 효과적으로 처리할 수 있으며 정확성과 안정성이 높습니다.