Come scegliere l’algoritmo giusto con Scikit-learn

Eccoci di fronte ad un problema di machine learning: abbiamo il nostro dataset e il nostro fedele Scikit-learn.

Quale algoritmo utilizzare?

E’ ovvio che dovremmo essere in grado di fare la scelta giusta sulla base delle nostre competenze. Tuttavia possiamo aiutarci (e questo è ancora più importante in fase di studio) con un cheat sheet realizzato da Andy Müller che tenendo conto di vari parametri quali la dimensione dei dati, il tipo di problema da affrontare (regressione/classificazione), la presenza o meno di etichette associate agli esempi (apprendimento supervisionato o non supervisionato) e così via, ci suggerisce il modello adatto.

Ripeto che si tratta di un suggerimento ma il più delle volte è quello più giusto e comunque ci aiuta ad approcciare adeguatamente i problemi.

La mappa interattiva è consultabile all’indirizzo http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/

I vari elementi (algoritmi o parametri di un algoritmo) sono linkati alla documentazione relativa.

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