Was sind generative und diskriminative Klassifikatoren?

Generative und diskriminative Klassifikatoren sind zwei verschiedene Ansätze im maschinellen Lernen zur Klassifikation von Daten.

1. **Generative Klassifikatoren**:
- Diese Modelle versuchen, die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung der Eingabedaten und der Klassen zu modellieren, also \( P(X, Y) \).
- Sie lernen, wie die Daten in jeder Klasse verteilt sind, und verwenden diese Informationen, um die bedingte Wahrscheinlichkeit \( P(Y|X) \) zu berechnen.
- Ein Beispiel für generative Modelle ist der Naive Bayes-Klassifikator.
- Generative Modelle können auch verwendet werden, um neue Datenpunkte zu generieren, die der Verteilung der Trainingsdaten entsprechen.

2. **Diskriminative Klassifikatoren**:
- Diese Modelle konzentrieren sich direkt auf die bedingte Wahrscheinlichkeit \( P(Y|X) \), ohne die Verteilung der Eingabedaten zu modellieren.
- Sie versuchen, die Grenze zwischen den verschiedenen Klassen zu lernen.
- Beispiele für diskriminative Modelle sind logistische Regression und Support Vector Machines (SVM).
- Diskriminative Modelle sind oft genauer bei der Klassifikation, da sie sich direkt auf die Trennung der Klassen konzentrieren.

Zusammengefasst: Generative Modelle modellieren die Verteilung der Daten und Klassen, während diskriminative Modelle direkt die Entscheidungsgrenze zwischen den Klassen lernen.