data-mining - デシジョンツリーvsナイーブベイズvsアプリオリアルゴリズムと重回帰モデル

Question

これらのアルゴリズムの違いは何ですか？デシジョンツリー-ナイーブベイズ-アプリオリアルゴリズム-重回帰モデル

Answer 1

申し訳ありませんが、これは非常に悪い質問です。ですから、あなたが得ることが期待できるのは悪い答えだけです、ごめんなさい。

あなたはいくつかのランダムなアルゴリズムを投入していて、違いを説明するように私たちに依頼します。

しかし、それらは非常に異なっているため、開始する場所を見つけるのは困難です。

APRIORIとディシジョンツリーは完全に異なる問題を解決します。つまり、リンゴやバナナとほぼ同じです。どちらもたまたま実を結んでいますが、まあ、違います。

さらに調査を行い、少なくともWikipediaのトピック（または本。かなり優れた機械学習の本がいくつかあります）を読んで、FAQを見てください。

Answer 2

ナイーブベイやディシジョンツリーなどの一部のアルゴリズムは、分類列があるラベル付きデータで機能します。たとえば、気象ステータスと曜日を列車の時間厳守と関連付けたい場合は、データというラベルを付ける必要があります。天気と曜日の組み合わせがたくさんあり、遅い/遅くない値を含むクラス列があるためです。

一方、Apriori Algorithmは、クラス列がないラベルのないデータで機能します。たとえば、顧客がAとBを購入した場合、おそらくCを購入します。ここにはクラス列はありません。どんな項目でも決定に入ることができます。このアルゴリズムは、相関ルールを検索し、主にデータセットから頻繁なアイテムセットを検索するために使用されます。