# వర్గీకరణ పద్ధతులను అన్వేషించండి ## సూచనలు [Scikit-learn డాక్యుమెంటేషన్](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html)లో మీరు డేటాను వర్గీకరించడానికి అనేక విధానాల జాబితాను కనుగొంటారు. ఈ డాక్యుమెంట్లలో ఒక చిన్న స్కావెంజర్ హంట్ చేయండి: మీ లక్ష్యం వర్గీకరణ పద్ధతులను చూడటం మరియు ఈ పాఠ్యాంశంలో ఉన్న ఒక డేటాసెట్, దానిపై మీరు అడగగల ప్రశ్న, మరియు వర్గీకరణ సాంకేతికతను సరిపోల్చడం. ఒక స్ప్రెడ్షీట్ లేదా .doc ఫైల్‌లో ఒక పట్టికను సృష్టించి, ఆ డేటాసెట్ వర్గీకరణ అల్గోరిథంతో ఎలా పనిచేస్తుందో వివరించండి. ## రూబ్రిక్ | ప్రమాణాలు | అద్భుతమైనది | సరిపడినది | మెరుగుదల అవసరం | | -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | | 5 అల్గోరిథమ్స్‌ను వర్గీకరణ సాంకేతికతతో పాటు సమీక్షిస్తూ ఒక డాక్యుమెంట్ సమర్పించబడింది. సమీక్ష బాగా వివరించబడింది మరియు విస్తృతంగా ఉంది. | 3 అల్గోరిథమ్స్‌ను వర్గీకరణ సాంకేతికతతో పాటు సమీక్షిస్తూ ఒక డాక్యుమెంట్ సమర్పించబడింది. సమీక్ష బాగా వివరించబడింది మరియు విస్తృతంగా ఉంది. | 3 కంటే తక్కువ అల్గోరిథమ్స్‌ను వర్గీకరణ సాంకేతికతతో పాటు సమీక్షిస్తూ ఒక డాక్యుమెంట్ సమర్పించబడింది మరియు సమీక్ష బాగా వివరించబడలేదు లేదా విస్తృతంగా లేదు. | --- **అస్పష్టత**: ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. అసలు పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలోనే అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకంలో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారులు కోసం మేము బాధ్యత వహించము.