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DT_M 2024-07-24 阅读 29
  • 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。
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