Sababaraha klasifikasi anu paling populér dina pembelajaran mesin, dina urutan panggunaan anu turun-tumurun, nyaéta: 1. Regresi logistik: Pros - Gampang dilatih sareng diinterpretasi. Cons - Ngahasilkeun asumsi linier anu kuat janten henteu pas sareng data anu rumit. 2. Tangkal kaputusan: Pros - Gampang diinterpretasi, tiasa ngungkulan data anu henteu linier. Cons - Bisa ngungkulan data kalayan gampang, tiasa meryogikeun pemotong. 3. Naive Bayes: Pros - Gancang pisan pikeun ngalatih sareng ngaduga. Cons - Ngahasilkeun asumsi kamerdikaan anu kuat anu sering dilanggar dina kanyataan. 4. Mesin vektor pendukung: Pros - Sering ngakibatkeun kinerja anu saé, tiasa ngungkulan data anu henteu linier. Cons - Bisa rumit pikeun nyetel sareng diinterpretasi. 5. Jaringan saraf: - Pro - Bisa ngahontal hasil anu canggih, khususna nganggo arsitektur jero
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence