Классификатор против модели против оценки

15

В чем разница между классификатором, моделью и оценщиком?

Из того, что я могу сказать:

  • оценка - это предиктор, найденный по алгоритму регрессии
  • классификатор - это предиктор, найденный из алгоритма классификации
  • модель может быть как оценщиком, так и классификатором

Но, глядя в онлайн, кажется, что я могу смешать эти определения. Итак, каковы истинные определения в контексте машинного обучения?

Питер Флом - Восстановить Монику
источник

Ответы:

14
  • оценщик: Это не слово со строгим определением, но обычно оно связано с поиском текущего значения в данных. Если бы мы явно не посчитали изменение в нашем кармане, мы могли бы использовать оценку. Тем не менее, в машинном обучении оно чаще всего используется в сочетании с оценкой параметров или оценкой плотности. В обоих случаях есть предположение, что данные, которые у нас есть в данный момент, представлены в форме, которую можно описать с помощью функции. При оценке параметров мы считаем, что функция является известной функцией, которая имеет дополнительные параметры, такие как скорость или среднее значение, и мы можем оценить значение этих параметров. При оценке плотности у нас может даже не быть предположения о функции, но мы попытаемся оценить функцию независимо. Как только мы получим оценку, мы можем получить модель.максимальная вероятность .
  • классификатор : Это конкретно относится к типу функции (и использованию этой функции), где ответ (или диапазон в функциональном языке) является дискретным. По сравнению с этим регрессор будет иметь постоянный ответ. Существуют дополнительные типы ответов, но это два наиболее известных. Как только мы построим классификатор, ожидается, что он будет предсказывать для нас в пределах конечного диапазона классов, какой класс вектор данных может указывать. В качестве примера, программное обеспечение для распознавания голоса может записывать собрание и пытаться записать в любой момент времени, кто из конечного числа участников собрания говорит. Создавая это программное обеспечение, мы дадим каждому участнику число, которое является только номинальным, и попытаемся классифицировать это число для каждого сегмента речи.
  • модель : модель - это функция (или объединенный набор функций), которую вы можете принять или отклонить как репрезентативную для вашего явления. Слово происходит от идеи, что вы можете применять знания предметной области для объяснения / предсказания явления, хотя это не обязательно. Непараметрическая модель может быть получена полностью из имеющихся данных, но результат часто все еще называют моделью. Эта терминология подчеркивает тот факт, что то, что было построено при построении модели, - это не реальность, а только «модель» реальности. Как сказал Джордж Бокс: « Все модели ошибочны, но некоторые полезны ». Наличие модели позволяет вам прогнозировать, но это не может быть ее целью; это также может быть использовано для моделирования или объяснения.
Луговой Жаворонок Брадшер
источник