Caracterización de algoritmos de clasificación

Publicado por Eric Melillanca... el Mar, 07/08/2018 - 19:18

A continuación, se listan las principales ventajas y desventajas de los modelos de clasificación más relevantes en Data Science.

Regresión Logística

Ventajas

  • Enfoque probabilístico, proporciona información sobre el significado estadístico de las características

Desventajas

  • Los supuestos de Regresión Logística

 

k Nearest Neighbor (k-NN)

El vecino más cercano, utiliza tanto atributos numéricos como categóricos

Ventajas

  • Simple de entender, rápido y eficiente

Desventajas

  • Requiere escoger una cantidad 'k' de vecinos
  • No genera un modelo

 

Support Vector Machine (SVM)

Solo se aplica para atributos numéricos

Ventajas

  • Rendimiento, no sesgado por valores atípicos, no sensible al sobre ajuste

Desventajas

  • No es apropiado para problemas no lineales, no es la mejor opción para un gran número de características

 

Kernel SVM

Ventajas

  • Alto rendimiento en problemas no lineales, no sesgado por valores atípicos, no sensible al sobreajuste

Desventajas

  • No es la mejor opción para un gran número de características, más complejas

 

Naive Bayes

Ventajas

  • Eficiente, no sesgado por valores atípicos, trabaja en problemas no lineales, enfoque probabilístico

Desventajas

  • Partiendo del supuesto de que las características tienen la misma relevancia estadística

 

Árbol de decisión para clasificación

Ventajas

    • Interpretabilidad, sin necesidad de escalar características, funciona tanto en problemas lineales como no lineales.

    Desventajas

      • Resultados deficientes en conjuntos de datos demasiado pequeños, puede producirse fácilmente un sobreajuste

       

      Bosque aleatorio para clasificación

      Ventajas

        • Potente y preciso, buen rendimiento en muchos problemas, incluidos los no lineales

        Desventajas

          • No hay interpretabilidad, el sobreajuste puede ocurrir fácilmente, la necesidad de elegir el número de árboles

           

          Fuente: SuperDataScience.com

           

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