分類

カテゴリ

• 分類学習器アプリ
  分類モデルの対話的な学習、検定、調整
  
• 分類木
  マルチクラス学習用の二分決定木
  
• 判別分析
  正規化された線形および 2 次判別分析
  
• 単純ベイズ
  ガウス、多項またはカーネル予測子がある単純ベイズ モデル
  
• 最近傍
  k 最近傍分類
  
• サポート ベクター マシン分類
  バイナリまたはマルチクラス分類用のサポート ベクター マシン
  
• アンサンブル分類
  マルチクラス学習用のブースティング、ランダム フォレスト、バギング、ランダム部分空間および ECOC のアンサンブル
  
• 一般化加法モデル
  バイナリ分類用の一変量および二変量形状関数から構成される解釈可能なモデル
  
• ニューラル ネットワーク
  バイナリおよびマルチクラス分類用のニューラル ネットワーク
  
• インクリメンタル学習
  分類モデルのストリーミング データへの当てはめと、そのパフォーマンスの追跡
  
• 分類用の半教師あり学習
  半教師あり学習のグラフベースおよび自己学習の手法
  
• バイナリ分類の公平性
  バイナリ分類の公平性の調査
  
• 解釈可能性
  解釈可能な分類モデルの学習と複雑な分類モデルの解釈
  
• モデルの作成と評価
  特徴選択、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメーターの最適化、交差検証、予測性能の評価、および分類精度の比較検定