一、机器学习中的分类算法 机器学习中常用的用于做分类的算法如下: 1.1 基础分类算法 1.决策树:决策树算法通过将数据集划分为不同的子集来预测目标变量。它从根节点开始,根据某个特征对数据集进行划分,然后递归地生成更多的子节点,直到满足停止条件为止。决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,每个分支代...
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 ...
首先AUC值是一个概率值,可以理解为随机挑选一个正样本以及一个负样本,分类器判定正样本分值高于负样本分值的概率就是AUC值。简言之,AUC值越大,当前的分类算法越有可能将正样本分值高于负样本分值,即能够更好的分类。 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)又被称为错误矩阵,通过它可以直观地观察到算法的效果。它的...
KNN算法基于一个假设:相似的样本具有相似的特征。它的工作流程如下 计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离(通常使用欧氏距离或曼哈顿距离) 选取距离最近的K个样本作为邻居 根据邻居样本的标签进行投票,将待分类样本归类为得票最多的类别(分类问题)或计算邻居样本标签的平均值(回归问题) 欧拉距离如下 🍀KNN算法应...
2. GBDT多分类算法实例 (1)数据集 (2)模型训练阶段 首先,由于我们需要转化个二分类的问题,所以需要先做一步one-hot: 参数设置: 学习率:learning_rate = 1 树的深度:max_depth = 2 迭代次数:n_trees = 5 首先对所有的样本,进行初始化 ,就是各类别在总样本集中的占比,结果如下表。
而朴素贝叶斯分类的正式定义则如下: 1.设 为一个待分类项,而每个 a 为 x 的一个特征属性。 2.有类别集合 。 3.计算 。 4.如果 ,则 。 朴素贝叶斯算法在执行文本分类等工作是会有很好的效果,比如朴素贝叶斯算法常被使用于垃圾邮件的过滤分类中。
k-近邻算法(K-Nearest neighbors,KNN),它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。
k-近邻算法(K-Nearest neighbors,KNN),它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。
k-近邻算法(K-Nearest neighbors,KNN),它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。
机器学习中常见的分类算法有很多，以下是其中一些常见的分类算法：1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算样本的后验概率来进行分类。它在文本分类和垃圾邮件过滤等任务中应用广泛。2. 决策树（Decision Tree）：通过构建一棵树状结构来进行分类。每个节点表示一个特征...