plot(x, y, SVM)
===Дерево решений и случайный лес===
Освновная статья: [[Дерево решений и случайный лес]]<sup>[на 5.01.19 не создан]</sup>.
SBT зависимость:
libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"
Пример классификации датасета и вычисления F1 меры<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score F1 мера]</ref> используя smile.classification.cart<ref>[https://haifengl.github.io/smile/classification.html#cart Smile, Decision Trees]</ref>:
import smile.classification._
import smile.data._
import smile.plot._
import smile.read
import smile.validation.FMeasure
val iris: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
val x: Array[Array[Double]] = iris.x()
val y: Array[Int] = iris.y().map(_.toInt)
val dt: DecisionTree = cart(x, y, 1000)
val predictions: Array[Int] = x.map(dt.predict)
val f1Score = new FMeasure().measure(predictions, y)
plot(x, y, dt)
===Байесовская классификация===
Освновная статья: [[Байесовская классификация]]<sup>[на 7.01.19 не создан]</sup>.
