Cuadro comparativo de modelos de clasificación
| Modelo de clasificación | Algoritmo | Pros | Contras |
|---|---|---|---|
| K-Nearest Neighbor (KNN) | Supervisado | Sencillo de entender e implementar | Se vuelve ineficiente con muchos datos y dimensiones |
| Árbol de decisión | Supervisado | Interpretable y puede manejar datos categóricos y numéricos | Sensible a pequeñas variaciones en los datos y puede ser propenso al sobreajuste |
| Regresión logística | Supervisado | Fácil de interpretar y puede manejar datos categóricos y numéricos | No funciona bien con datos no lineales y puede haber problemas de multicolinealidad |
| Máquinas de vectores de soporte (SVM) | Supervisado | Funciona bien en grandes dimensiones y puede manejar datos no lineales | Requiere ajuste de hiperparámetros y puede ser ineficiente con grandes conjuntos de datos |
| Redes neuronales | Supervisado | Puede manejar datos no lineales y problemas complejos | Requiere mucho tiempo y recursos para entrenar y puede ser difícil de interpretar |
| Clustering K-means | No supervisado | Funciona bien en grandes conjuntos de datos y puede identificar patrones complejos | Requiere especificar el número de grupos y puede ser sensible a los puntos iniciales |
| Análisis de componentes principales (PCA) | No supervisado | Reduce la dimensionalidad de los datos y puede identificar patrones complejos | La interpretación de los resultados puede ser difícil y puede haber pérdida de información |
Este cuadro comparativo muestra los principales modelos de clasificación utilizados en el aprendizaje automático. Cada modelo tiene sus propios pros y contras, y es importante elegir el modelo adecuado para el conjunto de datos y el problema en cuestión. Los modelos supervisados como KNN, árboles de decisión, regresión logística, SVM y redes neuronales se utilizan para problemas de clasificación donde la variable de salida es conocida. Mientras que los modelos no supervisados como K-means y PCA se usan para agrupar datos sin una variable de salida conocida o para reducir la dimensionalidad de los datos.
Go up
Deja una respuesta