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Algoritmos de Aprendizaje Supervisados Para问题Binarios Y MultiClase

LaClasificaciónSES联合国Tipo de AprendizajeAutomáticoSupervisado en En El Que Un Algoritmo“Aprende”Para Clasificar Nuevas Meviemacione A Partir de Ejemertos de Datos Teariquetados。Para Explorar Los Modelos deClasificacióndeformaInteractiva，使用LaAplicación。Aprendiz deClasificación.Para Una Mayor Flexibilidad，Puede Pasar Datos De Predictor O Entiquetas Con Las Respuestas o帝国对应商A UnaFuncióndeAlgoritmoen La Interfaz deLíneadeCandos。

Para entrenar Modelos deRegresión，ComoRegresiónHogística，ÁrbolesdeRegresión，RegresióndecocesosGaussianosY Compatibilidad Con LaRegresiónversialian，Consuredesiaiónversialianianianiónvercenialianianceónvercenialianiónversialianianiónvercenialianianianianianianianiónversial，咨询。Regresión.

基础德拉克拉西奇翁

Aplicacióndeaprendizaje declasificación
entrena，Valida y ajusta de forma Interactiva los modelos declasificación
Arboles deClasificación.
LosÁrbolesdeDecisiónBinarios帕拉El Aprendizaje MultiClase
Análisis歧视atonio.
Análisisisciminante lineal ycuadrático正常犹太人
贝叶斯ingenuos.
Modelo Naive Bayes Con预测Gaussianos，Multimomiales O de Kernel
VecinosMásCercanos.
ClasificacióndevecinosmásCercanosusando -tree搜索K.kd.
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Soportamáquinasvectrialesparaclasificaciónbinariao multiclase
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Impulso，Bosque aleatorio，栓塞，emescacio aleatorio，Y Conguntos Ecoc Para El Aprendizaje multiClase
Construcciónyavicuacióndemodelos
SeleccióndeCaracterísticas，Optimizacióndehiperparámetros，ValidaciónCruzada，EvaluaciónGiptivivadel Rendimiento，Pruebas deComparacióndeChiSióndeClasificación