十大分类算法模型 !! (qq.com) 在机器学习实验中,分类算法是分析和预测离散目标变量的重要工具。它们能有效处理标记数据,帮助识别数据集中的模式和类别。分类算法在各种应用场景中,如图像识别、文本分类和医学诊断中,发挥关键作用。 逻辑回归 决策树 随机森林 支持向量机 k-近邻算法 朴素贝叶斯分类器 梯度提升树 ...
在特定问题中,算法性能的评价是一个重要的方面,它一般由学习器在测试数据中的性能表现来直接衡定,常见的评价指标有准确率、精准度(查准率)、召回率(查全率)、F1值、ROC-AUC值、Kappa系数等。 二、评价指标——二分类情形 二分类模型是较常见和较一般化的情形,它预测的混淆矩阵可表示为 其中, TP(True Positive,...
根据不同的问题和数据特征,我们可以选择不同的分类算法模型来进行分类任务。在本文中,我们将介绍常用的几种分类算法模型。 一、决策树算法 决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。它通过对数据集进行递归分割,每次选择一个最佳的特征进行划分,直到满足某个停止条件为止。决策树算法简单易懂,可解释性强,适用于处理...
根据不同的分类方法,分类算法模型可以分为以下几类: 1.基于统计的分类算法模型:如 Fisher 分类器、朴素贝叶斯分类器等。 2.基于机器学习的分类算法模型:如支持向量机、决策树、随机森林等。 3.基于深度学习的分类算法模型:如卷积神经网络、循环神经网络等。 三、常见的分类算法模型 1.朴素贝叶斯分类器:基于贝叶斯定...
分类算法模型应用架构图 一、 ROC曲线 1. 混淆矩阵 针对二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negative FN)...
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类 (1)直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单,但其...
如今NLP可以说是预训练模型的时代,希望借此抛砖引玉,能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。 1. 任务介绍与实际应用 文本分类任务是自然语言处理(NLP)中最常见、最基础的任务之一,顾名思义,就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。根据文本分类的类别定义,可以分为二分类/多分类、多标...
最大熵模型(maximum entropy model, MaxEnt)也是很典型的分类算法了,它和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中,使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用,让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对...