分类问题是数据挖掘处理的一个重要组成部分,在机器学习领域,分类问题通常被认为属于监督式学习(supervised learning),也就是说,分类问题的目标是根据已知样本的某些特征,判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。根据类别的数量还可以进一步将分类问题划分为二元分类(binary classification)和多元分类(multiclass
多标签分类问题很常见, 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片, 一则新闻可以同时属于政治和法律,还有生物学中的基因功能预测问题, 场景识别问题,疾病诊断等。 2. 单标签分类 在传统的单标签分类中,训练集中的每一个样本只有一个相关的标签 l ,这个标签来自于一个不重合的标签集合L,|L| > 1.当|L|=2...
而逻辑回归是当前机器学习算法中用的最广的算法之一。 分类问题的提出 看下图,一些两分类问题可以总结为: 就是说,有了一堆的属性值(自变量),我们通过这些属性判断这个东西到底属于0分类还是1分类。 比如:通过邮件的很多属性,判断该邮件是否为垃圾邮件;判断某次交易是否为欺诈;判断肿瘤是良性还是恶性等等。 为什么需要...
8 AUC (Area Under ROC curve) AUC(曲线下面积)-ROC(接收器工作特性)是基于不同阈值的分类问题性能指标。顾名思义,ROC是一条概率曲线,AUC衡量可分离性。简单地说,AUC-ROC度量将告诉我们模型区分类的能力,AUC越高,模型越好。 从数学上讲,可以通过绘制不同阈值下的TPR(真阳性率),即specificity或recall与FPR(假...
分类问题概述 分类问题是我们日常生活中最常遇到的一类问题,比如垃圾邮件的分类,识别我们所看到的是汽车还是火车抑或是别的物体,再或者去医院医生诊断病人身体里的肿瘤是否是恶性的,这些问题全部都属于分类问题的范畴。那么我们在机器学习中遇到此类问题该怎么做呢? 我们可能首先会想,为什么不能用之前线性回归的方法来处...
1、根据事物在数据层面表现的特征,对事物进行科学的分类。 2、分类与回归的区别在于:回归可用于预测连续的目标变量,分类可用于预测离散的目标变量。 3、常见的分类算法包括:逻辑回归(尽管是回归的算法但实际上是完成分类的问题),决策树 (包括 ID3 算法、C4.5 算法和 CART 算法)、神经网络、贝叶斯、K-近邻算法、支...
回归问题和分类问题的区别1 在机器学习领域，回归问题和分类问题是两大重要的任务类型。它们看似有相似之处，但实则有着诸多本质的区别。从定义上看，回归问题旨在预测一个连续的数值。这就好比预测一条河流的水位，水位可以是任意一个实数，它可以随着各种因素缓慢地升高或者降低，是一个连续变化的量。而分类问题则是...
问题分类大全 1.根据组织程度把问题分为结构良好的问题和结构不良不良的问题。 (1)结构良好问题指具有明确的条件、目的和解答的问题。如:动物过河问题。 (2)结构不良问题指具有不明确的目的、条件和解答的问题。如:怎样提高学生的学习成绩? 2.根据关注焦点不同,把问题分为关系性问题和过程性问题。
标注问题标注问题 标注是分类问题的一种推广,标记问题的输入是一个观测序列,输出是一个标记序列或状态序列。标注问题的目标在于学习一个模型,使它能够对观测序列给出标记序列作为预测。 回归问题回归问题 回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化。回归...
一.K-近邻算法(k-NearstNeighbor,kNN) 使用某种距离计算方法进行分类。 思路:如果一个样本在特征空间中的k个最邻近样本中的大多数属于某一类别,则该样本也属于这个类别。该方法所选择的邻居都是已经正确分类的对象。 常用向量距离:欧式 马氏 信息熵。kNN中一般使用欧式