Dummy estimators判别分析大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

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Dummy estimators判别分析大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

在机器学习的世界里，模型的选择和评估是至关重要的。但在我们深入研究高级模型之前，了解基础模型，如DummyClassifier和DummyRegressor，是非常有用的。

这些“伪模型”通常用作基准，可以更好地理解其他更复杂模型的性能。

Cross Decomposition

在进入主题之前，让我们先了解一下Cross Decomposition。Cross Decomposition是一种用于找出两组变量之间关系的技术。这通常用于回归分析和分类任务，以便更好地理解输入和输出变量之间的相互作用。

现在，让我们从以下五个方面对DummyClassifier和DummyRegressor进行全面的对比。

性能对比

DummyClassifier通常用于分类问题，而DummyRegressor用于回归问题。从性能角度来看，这两者通常不会提供高质量的预测结果，因为它们只是生成基于输入数据分布或简单规则的预测。然而DummyClassifier和DummyRegressor的主要价值在于提供一个基准，以便我们可以更准确地评估其他更复杂模型的性能。

应用场景对比

Dum