朴素贝叶斯算法假设了数据集属性之间是相互独立的,因此算法的逻辑性十分简单,并且算法较为稳定,当数据呈现不同的特点时,朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。换句话说就是朴素贝叶斯算法的健壮性比较好,对于不同类型的数据集不会呈现出太大的差异性。当数据集属性之间的关系相对比较独立时,朴素贝叶斯分类算法会有较...
以流行的六个分类算法为例:决策树(Decision Tree)、K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)和朴素贝叶斯(Naive Bayes),介绍如何使用Python实现这些算法,并计算不同评价指标。 首先,您需要加载相关的Python包: from sklea...
朴素贝叶斯算法假设了数据集属性之间是相互独立的,因此算法的逻辑性十分简单,并且算法较为稳定,当数据呈现不同的特点时,朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。换句话说就是朴素贝叶斯算法的健壮性比较好,对于不同类型的数据集不会呈现出太大的差异性。当数据集属性之间的关系相对比较独立时,朴素贝叶斯分类算法会有较...
朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重,也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果,但是在实际的应用场景中,极大地简化了贝叶斯方...
拓端tecdat:Python用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans用户画像 原文链接: 拓端数据部落公众号 1.1 项目背景: 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的...
支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间...
打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...
支持向量机(SVM) 是支持(或支撑)平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点 支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中 Logistic回归 主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,也可以被看成是一种概率估计。
神经网络决策树支持向量机朴素贝叶斯的收敛性 神经网络决策边界,神经网络的前向传播不得不承认,假设函数的格式很大程度上决定了我们所获得图像的样式,对于线性回归是与样本数据尽可能重合的那条直线,而在逻辑回归中就是所谓的决策边界。我们观察逻辑回归中的sigmoid函数
决策树通过树形结构进行决策,易于理解。支持向量机可寻找最优分类超平面,在小样本数据上表现良好。 无监督学习算法:K-Means 聚类算法将数据划分为 K 个簇。主成分分析能对数据进行降维,提取主要特征。 强化学习算法:深度 Q 网络通过学习状态 - 动作价值函数进行决策。策略梯度算法则直接优化策略网络,可用于解决更复杂...