Hay dos campañas de clasificadores. La primera campaña pertenece a los modelos generativos que aprenden la distribución de probabilidad conjunta Pr (X, Y) donde X es la variable independiente (es decir, el vector de características) e Y es el predictor.
La segunda campaña pertenece a los modelos discriminativos que modelan la distribución de probabilidad condicional Pr (Y | X). El artículo de Andrew es una referencia popular sobre el tema de los clasificadores discriminativos frente a los generadores.
http://ai.stanford.edu/~ang/pape…
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Se ha demostrado (matemáticamente y empíricamente) que los modelos discriminativos generalmente superan a los modelos generativos en las tareas de clasificación.
También hay una larga encuesta sobre el tema de la clasificación en presencia de rareza donde informa que los modelos discriminativos superan a las contrapartes generativas, especialmente en términos de recuerdo debido a su marco matemático subyacente. Vea a continuación el documento de Weiss sobre rareza:
http://storm.cis.fordham.edu/gwe…
