- Este tópico contém 1 resposta, 2 vozes e foi atualizado pela última vez 2 anos atrás por .
Visualizando 2 posts - 1 até 2 (de 2 do total)
Visualizando 2 posts - 1 até 2 (de 2 do total)
- Você deve fazer login para responder a este tópico.
Home › Fóruns › Fórum Machine Learning e Data Science com Python de A à Z › Escolha de algo
Ola!
– como posso escolher o melhor algo (modelo adequado) a utilisar para classificação binária dependendo e analisando simplesmente os dados dependente de tipos e configuração de dados (Exemplo porque usar aqui o RandomForest e não SVM ou Neves Bayes?
– sera que o modelo CNN faz parte de algos de ML ou DL?
– como comparar modelos a part baseando em accuracy and os F1? existe outras formas?
Olá Félix,
Não tem como sabermos qual modelo é o mais adequado analisando apenas os dados, machine learning funciona mesmo dessa forma, primeiro você testa vários modelos e escolhe o melhor no final.
Veja que deep learning é um tipo de machine learning (utilizando redes neurais profundas), então as redes convolucionais são ambos.
Existem várias métricas para comparar o desempenho dos modelos, eu costumo dar uma olhada neste link da documentação do Sklearn quando quero lembrar das opções.