Comunemente utilizzato in Machine Learning, Naive Bayes è una raccolta di algoritmi di classificazione basati sul teorema di Bayes.  Non è un singolo algoritmo ma una famiglia di algoritmi che condividono tutti un principio comune, ovvero che ogni caratteristica classificata è indipendente dal valore di qualsiasi altra caratteristica. Quindi, ad esempio, un frutto può essere […]

Un albero decisionale è una struttura ad albero simile a un diagramma di flusso in cui un nodo interno rappresenta una caratteristica (o attributo), il ramo rappresenta una regola decisionale e ciascun nodo foglia rappresenta il risultato. Il nodo più in alto in un albero decisionale è noto come nodo radice. Questa struttura simile a […]

Per valutare un modello di machine learning che analizza grandi dataset si può pensare di usare la matrice di confusione (meglio conosciuta come confusion matrix). L’abbiamo già vista per stimare la qualità dell’algoritmo knn e della regressione logistica nel linguaggio Python. In questa sede, vediamo di spiegare con maggiore dettaglio il principio di funzionamento e come […]

Nei problemi di regressione si tenta di prevedere una variabile dipendente (solitamente indicata da Y) confrontandola con una serie di altre variabili (note come variabili indipendenti, solitamente indicate da X). Esistono diversi tipi di regressione, a seconda del tipo di dati che si vuole prevedere. Tra i più diffusi abbiamo: Regressione Lineare: quando si vuole […]

In un precedente articolo abbiamo visto cos’è l’algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN). In questa sezione, invece, vedremo come la libreria Scikit-Learn di Python può essere utilizzata per implementare l’algoritmo KNN in poche righe di codice. Prerequisiti Prima di iniziare, vediamo quali sono i requisiti per poter utilizzare lo strumento. Occorre aver installato: Python; Scikit-learn come libreria. […]