Чем отличаются базовые классификаторы от продвинутых моделей машинного обучения?

Базовые классификаторы проще продвинутых моделей машинного обучения и имеют ограниченные возможности. nuancesprog.ru

Базовый классификатор — простейшая модель, которая делает предсказания, используя основные правила, не обучаясь на входных данных. nuancesprog.ru Он служит эталоном при определении производительности более сложных моделей. nuancesprog.ru Некоторые преимущества базовых классификаторов: простота, базовая производительность, проверка переобучения, экономичность. nuancesprog.ru

Некоторые недостатки базовых классификаторов:

• Ограниченная способность к прогнозированию. nuancesprog.ru Модель не учится на данных, поэтому её прогнозы часто бывают неточными. nuancesprog.ru
• Отсутствие параметра важности признаков. nuancesprog.ru Базовый классификатор не даёт представления о том, какие признаки наиболее важны для прогнозирования. nuancesprog.ru
• Не подходит для решения сложных задач. nuancesprog.ru В реальных сценариях со сложными закономерностями базовые классификаторы слишком упрощены, чтобы быть полезными сами по себе. nuancesprog.ru

Продвинутые модели машинного обучения могут иметь более широкие возможности, например:

• Обучение на огромном объёме данных. yandex.cloud Модель может обрабатывать большие объёмы информации, которые человек не сможет прочитать даже за несколько жизней. yandex.cloud
• Самостоятельное обучение. yandex.cloud Данные предоставляются без маркировки, и модель извлекает из них полезную информацию без помощи программиста. yandex.cloud
• Непрерывное обучение. yandex.cloud Базовые модели легко адаптируются за счёт того, что продолжают учиться даже после запуска в эксплуатацию. yandex.cloud
• Обобщение. yandex.cloud Большинство продвинутых моделей созданы для решения общих задач, поэтому параметры их обучения должны быть максимально обобщёнными. yandex.cloud Однако их всегда можно дообучить под свои нужды. yandex.cloud