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常用分类算法（决策树、KNN、ANN、SVM、朴素贝叶斯）优缺点总结【精炼版】

常⽤分类算法（决策树、KNN、ANN、SVM、朴素贝叶斯）
优缺点总结【精炼版】
松花江 污染⽬录
⼀、决策树：
优点：
玛莎拉蒂3200GT1. 简单易于理解
2. 能够处理多路输出问题
缺点：
1. 容易过拟合
2. 决策树的⽣成不稳定，微⼩的数据变化可能导致⽣成的决策树不同
⼆、KNN
优点：
1. 简单易于理解
2. ⽆需训练，⽆需估计参数
3. 准确性⾼
4. 适合多标签问题
缺点：城市肌理
1. 懒惰算法，预测慢，开销⼤
2. 类的样本数不平衡时准确率受影响
3. 可解释性差
三、朴素贝叶斯
优点：
1. 分类稳定
2. 适合⼩规模数据和增量式训练
3. 对缺失数据不敏感
缺点：
1. 属性相关性⼤时效果不好lw25-126
2. 需要知道先验概率
3. 对数据的表达形式敏感
2011年江苏高考英语试卷四、SVM
优点：
1. 适合⼩样本、⾮线性、⾼维模式识别
缺点：
1. 对于⼤规模数据开销⼤
2. 不合适多分类
3. 对缺失数据敏感
4. 需要选择适当的核函数
五、ANN
优点：
1. 准确度⾼
2. 并⾏分布处理能⼒强
3. 对噪声容错率⾼
环境工程学报
缺点：
1. 需要⼤量初始参数
2. 训练时间长，甚⾄可能训练不成功

本文发布于:2024-09-21 08:06:07，感谢您对本站的认可！

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标签：数据   需要   问题   训练   适合   准确率   决策树
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