使用される可能性のある多くの分類器がありますが、ここにそれらのいくつかがあります：

### Naive Bayes分類アルゴリズム
####利点
 - それは簡単で、その実装は簡単です。
 - この分類器を使用してパターンを学習するためにマシンが必要とする時間は少なくなります。
 - 入力変数にカテゴリ値がある場合にうまく機能します。
 - 複雑な現実世界の問題に対して良い結果をもたらします。
 - マルチクラス分類の場合、それはうまく機能します。

####短所
 - それは、常にそうであるとは限らない機能変数間の独立性を想定しています。
 - 私たちはしばしばそれを悪い推定器と呼ぶため、確率は常に大きな意味があるとは限りません。
 - トレーニング時間中に、モデルがカテゴリ変数のいずれかを認識せず、その変数がテスト中に渡された場合、モデルは0（ゼロ）の可能性を割り当て、したがって「ゼロ周波数」と呼ばれるゼロ確率を置き換えます。ラプラスの推定などのスムージング手順を使用することにより、この状況を回避できます。

###ロジスティック回帰分類アルゴリズム
####利点
 - これは単純なモデルなので、トレーニングに時間がかかりません。
 - 多数の機能を処理できます。

####短所
 - その名前には回帰という単語がありますが、常に0〜1の間にある範囲があるため、分類の問題にのみ使用できます。
 - それはバイナリ分類の問題にのみ使用でき、マルチクラス分類の問題に対して反応が悪い

###決定ツリー分類アルゴリズム
####利点
 - このアルゴリズムにより、データの複雑な表現が可能になります。したがって、それを幹部に解釈して説明する方が簡単です。
 - 決定木は、人間が日常生活の中で決定を下す方法を模倣しています。
 - 定性的ターゲット変数をスムーズに処理します。
 - 非線形データを効果的に処理します。

####短所
 - 彼らは時には無関係になる複雑な木を作るかもしれません。
 - 他のアルゴリズムと比較して、同じレベルの予測精度を持っていません。

### k-nearest neighbor分類アルゴリズム
####利点
 - 配布のデータセットに適用できます。
 - 理解しやすく、非常に直感的です。

####短所
 - 外れ値の影響を簡単に受けます。
 - データセットにもっとインスタンスがあるクラスに偏っています。
 -  Kの最適な数を見つけるのは難しい場合があります。
There are many possible classifiers used but here are some of them:

### Naive Bayes Classification Algorithm
#### Advantages
- It is simple, and its implementation is straightforward.
- The time required by the machine to learn the pattern using this classifier is less.
- It performs well in the case where the input variables have categorical values.
- It gives good results for complex real-world problems.
- It performs well in the case of multi-class classification.

#### Disadvantages
- It assumes independence among feature variables which may not always be the case.
- We often refer to it as a bad estimator, and hence the probabilities are not always of great significance.
- If, during the training time, the model was not aware of any of the categorical variables and that variable is passed during testing, the model assigns 0 (zero) likelihood and thus substitutes zero probability referred to as 'zero frequency.' One can avoid this situation by using smoothing procedures such as Laplace estimation.

### Logistic Regression Classification Algorithm
#### Advantages
- It's a simple model, so it takes very little time for training.
- It can handle a large number of features.

#### Disadvantages
- Although it has the word regression in its name, we can only use it for classification problems because of its range which always lies between 0 and 1.
- It can only be used for binary classification problems and has a poor response for multi-class classification problems

### Decision Tree Classification Algorithm
#### Advantages
- This algorithm allows for an uncomplicated representation of data. So, it is easier to interpret and explain it to executives.
- Decision Trees mimic the way humans make decisions in everyday life.
- They smoothly handle qualitative target variables.
- They handle non-linear data effectively.

#### Disadvantages
- They may create complex trees which sometimes become irrelevant.
- They do not have the same level of prediction accuracy as compared to other algorithms.

### K-Nearest Neighbour Classification Algorithm
#### Advantages
- One can apply it to datasets of any distribution.
- It is easy to understand and is quite intuitive.

#### Disadvantages
- It is easily affected by outliers.
- It is biased towards a class that has more instances in the dataset.
- It is sometimes challenging to find the optimal number for K.