SVM y árboles de decisión son discriminativos porque aprenden límites explícitos entre clases. SVM es un clasificador de margen máximo, lo que significa que aprende un límite de decisión que maximiza la distancia entre las muestras de las dos clases, dado un kernel.
¿Son generativos los árboles de decisión?
Modelos discriminativos:
SVM y árboles de decisión son modelos discriminativos porque aprenden límites explícitos entre clases. … Los modelos discriminativos generalmente no funcionan para la detección de valores atípicos, aunque los modelos generativos generalmente sí.
¿Los árboles de decisión son modelos discriminativos?
La regresión logística, SVM y los clasificadores basados en árboles (p. ej., árboles de decisión) son ejemplos de clasificadores discriminativos. Un modelo discriminativo aprende directamente la distribución de probabilidad condicional P(y|x).
¿Qué es generativo o discriminativo?
Los modelos discriminativos trazan límites en el espacio de datos, mientras que los modelos generativos intentan modelar cómo se colocan los datos en todo el espacio. Un modelo generativo se enfoca en explicar cómo se generaron los datos, mientras que un modelo discriminativo se enfoca en predecir las etiquetas de los datos.
¿Qué son los modelos generativos y discriminativos?
Los modelos generativos son una amplia clase de algoritmos de aprendizaje automático que hacen predicciones modelando la distribución conjunta P(y, x). Los modelos discriminativos son una clase de modelos de aprendizaje automático supervisado que hacen predicciones estimando la probabilidad condicional P(y|x).
