■برخی مدل‌ها، مانند رگرسیون خطی، ساده و نسبتاً آسان برای تفسیر هستند. در مقابل، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند روابط بسیار پیچیده را یاد بگیرند، اما معمولاً به محاسبات و داده‌های بیشتری نیاز دارند و تفسیر تصمیم‌هایشان دشوارتر است.
⭕️حالا چگونه الگوریتم مناسب را انتخاب کنیم؟
انتخاب الگوریتم صرفاً به پیچیدگی آن بستگی ندارد. باید مسئله، نوع داده، حجم نمونه‌ها، هزینه محاسبات و هدف نهایی را در نظر گرفت.
🧐یک روش تجربی از نگارنده :
●برای شروع و ساخت مدل پایه: رگرسیون خطی یا لجستیک.
●برای داده‌های جدولی و روابط پیچیده: Random Forest یا XGBoost.
●برای تصویر، صدا و زبان: شبکه‌های عصبی عمیق، با توجه به نوع مسئله.
●برای کشف گروه‌های ناشناخته: K-Means یا روش‌های خوشه‌بندی دیگر.
●برای داده‌های کم و مسئله‌های طبقه‌بندی مناسب: بررسی SVM می‌تواند مفید باشد.
❌اینها تجربی اند نه وحی منزل
⭕️نکته مهم این است که هیچ الگوریتمی در همه مسائل بهترین نیست. برای انتخاب معتبر، باید چند مدل را با تقسیم‌بندی صحیح داده‌ها، اعتبارسنجی متناسب و معیارهای ارزیابی مناسب مقایسه کرد.
@toobabigdatascience