Какие преимущества и недостатки имеет алгоритм перцептрона при классификации данных?

Некоторые преимущества алгоритма перцептрона при классификации данных:

• Способность адаптироваться к изменениям. 1 Перцептрон может корректировать свои прогнозы в соответствии с новыми данными, что делает его эффективнее традиционных методов анализа. 1
• Работа с большим количеством входных факторов. 1 Это позволяет учитывать различные факторы, влияющие на результат, и делать более точные прогнозы. 1
• Возможность обучения на больших объёмах данных. 1 Перцептрон может использовать множество исторических данных для обучения и прогнозирования. 1

Некоторые недостатки алгоритма перцептрона при классификации данных:

• Чувствительность к выбросам или ошибкам в данных. 1 Это может привести к неточным прогнозам. 1
• Необходимость большого количества исторических данных. 1 Если они не являются достаточно репрезентативными для текущей ситуации, то прогнозы перцептрона могут быть неточными. 1
• Проблема переобучения. 1 Перцептрон может стать слишком чувствительным к историческим данным и не адаптироваться к новым изменениям. 1
• Невозможность работы с нелинейно разделяемыми данными. 5 Перцептрон не сможет делать точные прогнозы, если данные нельзя чётко разделить на две группы с помощью прямой линии (или гиперплоскости в более высоких измерениях). 5