Какой классификатор выбрать для элементов с очень маленькими размерами: линейный или нелинейный?

Выбор между линейным и нелинейным классификатором для элементов с очень маленькими размерами зависит от конкретной задачи и данных. yandex.ru stackoverflow.com

Нелинейные классификаторы имеют больше степеней свободы, но могут быть подвержены переобучению, так как просто запоминают наборы хороших точек данных, а не ищут обобщение. yandex.ru stackoverflow.com

Линейный классификатор имеет меньшую способность подгонки, и в случае данных, которые не являются линейно разделяемыми, он не сможет найти хорошую функцию принятия решений и будет страдать от высокой частоты ошибок. yandex.ru stackoverflow.com

Для определения оптимального классификатора рекомендуется попробовать разные подходы и посмотреть, как они работают. yandex.ru stackoverflow.com

Также для классификации сложных, но небольших или средних наборов данных могут подойти методы опорных векторов (SVM). timofey.pro Они способны выполнять линейную или нелинейную классификацию, регрессию и даже выявление выбросов. timofey.pro