数据准备是数据分析的关键部分,直接影响到分类算法的性能和准确性。 二、Python中的分类算法应用 在Python中,有多个库和工具可用于实现分类算法。 使用Python和Scikit-Learn库来应用分类算法。 使用Scikit-Learn进行分类 Scikit-Learn是Python中一个强大的机器学习库,提供了许多分类算法的实现。以下是一个简单的示例,演示...
逻辑回归是一种线性分类算法,适用于二分类问题。它基于逻辑函数(S形曲线)将线性回归的输出映射到0和1之间,表示事件发生的概率。 1.1 原理 逻辑回归模型的主要思想是将线性回归的输出通过逻辑函数(logistic function)映射到一个概率值。 1.2 核心公式 1.3 Python案例 我们创建一个虚拟数据集,其中包含两个类别,每个类别...
本文深入浅出地介绍了机器学习领域中7种经典的分类算法，包括朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、K近邻法和自适应增强算法。通过生动的比喻、实际的应用场景和算法之间的对比，帮助读者理解每种算法的核心原理、优缺点以及适用场景，为初学者提供了一份清晰易懂的学习指南。受LLM大模型的影响，传统机...
随机森林分类器 随机森林采用决策树作为弱分类器,在bagging的样本随机采样基础上,⼜加上了特征的随机选择。有关随机森林详细理论详情可参见集成算法 | 随机森林分类模型 算法过程 从样本集N中有放回随机采样选出n个样本。 从所有特征中随机选择k个特征,对选出的样本利用这些特征建立决策树(一般是CART方法)。 重复...
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。
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。
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。