При обучении с учителем обучающие данные, которые мы передаем алгоритму, включают в себя желаемое решение, называемое меткой. Так, например, давайте рассмотрим 3-летнего ребенка. И его отец показывает яблоко и говорит, что это яблоко в течение 3 дней, а затем на следующий день он показывает банан и да, это не яблоко после 10 лет обучения ребенка теперь явно другое яблоко и другие фрукты. И это похоже на контролируемое, здесь мы обучаем его с меткой, а на этапе тестирования у нас есть..

Классификация диабета — проблема классификации машинного обучения с учителем В этой записной книжке я применяю контролируемые классификации машинного обучения к набору данных о диабете. Я стремлюсь определить, есть ли у проверенных данных диабет или нет. Я буду использовать KNN, дерево решений, случайный лес, машину опорных векторов, логистическую регрессию и алгоритмы наивного Байеса. Я также проведу оценку всех используемых моделей с помощью матрицы путаницы. Загрузка данных..