پۆلێنی ئاماری: جیاوازیی نێوان پێداچوونەوەکان

ناوەڕۆکی سڕاو ناوەڕۆکی زیادکراو
وێنە+
دەربارەی وێنەکان
ھێڵی ١:
[[پەڕگە:Svm separating hyperplanes (SVG).svg|وێنۆک|سێ پەڕە یا ھێڵی پۆلێنکەری H2، H1 و ‌H3]]
 
H2 و H3 سەرکەوتوو بوون لە پۆلێنی خاڵەکاندا. بەڵام H3 حاشیەیەکی دڵنیایی گەورەتری ھەیە.]]
[[پەڕگە:Kernel Machine.svg|وێنۆک|پۆلێنکەرێکی ئاماری لەم وێنەیەدا خاڵە ڕەشەکان لە خاڵە ناوسپییەکان جیا دەکاتەوە. ]]
'''پۆلێنی ئاماری''' ({{بە ئینگلیزی|Statistical Classification}}) بریتییە لە ھەندێک ئەلگۆریتمی [[شیکاریی دراوە]] و زانستی [[ئامار]] بۆ پێشبینیی پۆلی [[دراوە]]<nowiki/>کان. لە پۆلێنکردندا بە پێچەوانەی ڕێگرێشن ژمارەیەک پێشبینی ناکرێت، بەڵکوو دەستە یا پۆلی دراوەکان دەدۆزرێتەوە. نموونەی پرسیاری پۆلێنکردن لە پیشەسازیدا زۆرن. دۆزینەوەی [[ئیمەیل|ئیمەیلی]] سپام نموونەیەکی باوی پۆلێنکردنە کە تێیدا ئیمەیلەکان دەخرێنە دوو پۆلەوە: ئیمەیلی ئاسایی و سپام. نموونەیەکی تر دۆزینەوەی ئەو ترانسئەکشنە بانکییانەن کە ئاسایی نین. یا ئەگەر کۆمپانیایەک بیھەوێت بزانێت ئایا موشتەرییەکانی لەگەڵی دەمێننەوە یا لە داھاتوودا لە شوێنێکی تر دەبن بە مشتەری، دەتوانێ ئەم پرسیارە بە ئەلگۆریتمێکی پۆلێنکردن وڵام بداتەوە.<ref>{{Cite book|title=Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. " O'Reilly Media, Inc.".|last=|first=|publisher=|year=|isbn=|location=|pages=}}</ref>
 
 
 
 
 
== ئەلگۆریتمەکانی پۆلێنی ئاماری ==