Мой опыт использования scikit-learn показывает, что при обучении с набором данных, в котором имеется категориальный признак ″цвет″, рекомендую использовать метод k-ближайших соседей. Когда у нас есть категориальные признаки, такие как цвет, хорошим выбором является метод k-ближайших соседей. Этот алгоритм основан на идее, что объекты, близкие друг к другу, скорее всего имеют похожие значения для целевой переменной. Для использования этого метода в scikit-learn, необходимо создать классификатор KNeighborsClassifier и выбрать подходящее значение для параметра k ⏤ количество ближайших соседей, которые будут учитываться при классификации. В моем случае, я задал значение k равным 3. После этого я обучил модель на обучающем наборе данных. Каждому объекту из этого набора данных присваивается метка, соответствующая наиболее часто встречающемуся классу среди его трех ближайших соседей. После обучения модели, я протестировал ее на тестовом наборе данных. Модель успешно классифицировала объекты на основе их цвета и давала довольно точные результаты.
Таким образом, я рекомендую использовать метод k-ближайших соседей для обучения, если в наборе данных имеется категориальный признак ″цвет″, принимающий значения ″красный″ и ″зеленый″.
- Метода опорных векторов — нет
- Метода k-ближайших соседей ⏤ да
- Дерева решений — нет
- Логистической регрессии — нет
- Линейной регрессии ⏤ нет