machine-learning - 我想要可以尝试用于示例实验的预测/预测算法列表

Question

我想知道我可以做实验的算法列表，以根据一组输入预测患者患癌症或发烧的概率……请假设我有数百万的数据，所以我想尝试最好的算法预测......我对数据挖掘和机器学习真的很陌生......

Answer 1

目前最流行的预测和分类算法之一是Leo Breiman 的随机森林 (RF)。它的实现也可以在 weka 中使用。

Answer 2

这个问题有点模糊，我只能给出一个模糊的答案：使用全能的SVM！向 SVM 分类器提供数百万个输入向量，它应该能够在之后为您提供最先进的预测。

如果您正在寻找 SVM 的实现，请查看libsvm，它在几乎所有体面的编程语言中都有包装器。

Answer 3

如果您专门研究估计某事的概率，那么您需要使用生成概率的机器学习方法。大多数只生成一个类标签：是/否。

用于估计概率的最著名的算法是逻辑回归。Weka中提供了一个实现。

Answer 4

开始使用大量机器学习库进行实验的最流行工具是Weka。在这里，您可以上传您的数据并尝试多种算法。它的弱点是可扩展性，但处理数据不是问题。