《分類與回歸問題》課件

分類與回歸問題機器學習中兩種重要問題，通過分析數(shù)據(jù)預測未知結果。課程內容概述分類問題預測數(shù)據(jù)所屬的類別，例如垃圾郵件檢測、圖像識別。回歸問題預測連續(xù)數(shù)值，例如房價預測、股票價格預測。算法評估評估模型性能，選擇最佳模型，提高模型準確率。模型調參調整模型參數(shù)，優(yōu)化模型性能，找到最佳參數(shù)組合。分類問題定義分類問題是機器學習中常見的任務之一，其目標是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中。例子例如，根據(jù)郵件內容判斷郵件是否為垃圾郵件，根據(jù)圖片內容判斷圖片中是否包含貓或狗。分類任務的定義1預測類別分類任務的目標是將數(shù)據(jù)點分配到預定義的類別或標簽中。2識別模式分類模型通過學習數(shù)據(jù)中的模式來識別不同類別之間的差異。3預測未來結果通過訓練好的模型，可以預測新的數(shù)據(jù)點的類別。分類算法的指標準確率正確預測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。召回率正確預測的正樣本數(shù)占所有正樣本數(shù)的比例。精確率正確預測的正樣本數(shù)占預測為正樣本的樣本數(shù)的比例。分類算法的概念機器學習分類算法是機器學習中的一種監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)分成不同的類別。特征提取算法通過學習數(shù)據(jù)的特征，并建立一個分類模型，來預測新的數(shù)據(jù)屬于哪個類別。常見的分類算法邏輯回歸算法邏輯回歸是一種線性模型，用于預測二元分類問題，例如電子郵件是否是垃圾郵件。支持向量機算法支持向量機是一種非線性模型，用于尋找數(shù)據(jù)點之間的最佳分離邊界。決策樹算法決策樹是一種樹形結構，用于通過一系列決策來進行分類預測。邏輯回歸算法邏輯回歸算法是一種常用的分類算法，它使用邏輯函數(shù)來預測類別概率。邏輯函數(shù)將線性模型的輸出映射到0到1之間，表示屬于正類的概率。該算法的優(yōu)點是易于理解和實現(xiàn)，可以處理線性不可分的數(shù)據(jù)，并且能夠提供概率預測。支持向量機算法支持向量機（SVM）是一種強大的分類算法，旨在找到最佳的超平面來分離不同類別的數(shù)據(jù)點。SVM算法的目標是最大化不同類別數(shù)據(jù)點之間的間隔，并最小化分類錯誤率。它在高維數(shù)據(jù)和非線性問題中表現(xiàn)出色。決策樹算法樹形結構決策樹算法以樹形結構表示決策過程，每個節(jié)點代表一個特征，每個分支代表一個特征值，葉子節(jié)點代表分類結果。非參數(shù)方法決策樹算法是一種非參數(shù)方法，無需對數(shù)據(jù)進行假設，適用于處理各種類型的特征數(shù)據(jù)。隨機森林算法隨機森林算法是一種集成學習算法，它通過構建多個決策樹并集成它們的預測結果來提高預測精度。隨機森林算法在處理高維數(shù)據(jù)、非線性關系和噪聲數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。神經(jīng)網(wǎng)絡算法神經(jīng)網(wǎng)絡算法模擬人腦的神經(jīng)元結構，通過學習數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，實現(xiàn)復雜的任務。它在圖像識別、自然語言處理等領域應用廣泛。評估分類算法的性能評估分類算法的性能是至關重要的，可以幫助我們選擇最適合的模型。準確率模型預測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。召回率模型預測正確的正樣本數(shù)占所有正樣本數(shù)的比例。F1分數(shù)準確率和召回率的調和平均數(shù)，用于平衡兩者。混淆矩陣真實正例正確預測為正例的樣本數(shù)量。真實負例正確預測為負例的樣本數(shù)量。假正例錯誤預測為正例的樣本數(shù)量。假負例錯誤預測為負例的樣本數(shù)量。準確率和召回率準確率預測正確的樣本數(shù)占所有預測樣本數(shù)的比例。召回率預測正確的正樣本數(shù)占所有真實正樣本數(shù)的比例。F1分數(shù)1平衡指標F1分數(shù)綜合考慮了準確率和召回率。2取值范圍F1分數(shù)介于0和1之間，數(shù)值越高越好。3應用場景F1分數(shù)適用于需要同時關注準確率和召回率的分類任務。回歸問題回歸問題是機器學習中的一種重要任務，旨在預測連續(xù)型變量的值。回歸問題在許多領域都有廣泛的應用，例如預測房價、股票價格、氣溫等?；貧w任務的定義預測連續(xù)值找到數(shù)據(jù)之間的關系建立模型來預測常見的回歸算法線性回歸尋找最佳的線性關系，預測目標變量。決策樹回歸通過樹結構來建立預測模型，更易理解。神經(jīng)網(wǎng)絡回歸基于復雜模型，可處理非線性關系。線性回歸算法線性回歸算法是一種用于預測連續(xù)數(shù)值變量的監(jiān)督學習算法。它試圖找到一個線性函數(shù)來描述輸入特征和輸出變量之間的關系。該算法通過最小化誤差平方和來確定最佳線性函數(shù)。Ridge回歸算法Ridge回歸是一種線性回歸的正則化技術。它通過在損失函數(shù)中添加一個正則化項來懲罰模型的權重。這可以防止模型過擬合，從而提高模型的泛化能力。Ridge回歸的正則化項是權重向量的L2范數(shù)的平方。這個正則化項會迫使模型將權重降低到一個較小的值。這可以有效地減少模型的復雜性，防止過擬合。Lasso回歸算法線性回歸簡單線性回歸模型假設自變量和因變量之間存在線性關系，利用最小二乘法找到最佳擬合直線。懲罰項Lasso回歸在最小二乘法的基礎上添加了一個懲罰項，對回歸系數(shù)的大小進行限制，使得一些系數(shù)變?yōu)榱?。特征選擇Lasso回歸可以有效地進行特征選擇，剔除無關的特征，提高模型的泛化能力和可解釋性。評估回歸算法的性能1均方誤差預測值與真實值之間的平方差的平均值，較小的MSE表明模型的預測精度較高。2R-squared值模型解釋變量的比例，越接近1，表明模型擬合度越高。均方誤差定義均方誤差(MSE)是回歸模型性能評估中常用的指標之一。它計算預測值與真實值之間平方差的平均值。公式MSE=1/n*Σ(y_i-?_i)^2R-squared值模型擬合度R-squared值用來衡量回歸模型對數(shù)據(jù)的擬合程度。解釋方差它表示模型能夠解釋數(shù)據(jù)的方差比例，取值范圍在0到1之間。值越高越好R-squared值越接近1，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合越好。調參與模型選擇1超參數(shù)調整找到最佳模型參數(shù)，以提高模型性能。2模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點和目標選擇最適合的模型。3交叉驗證評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。課程小結通過本課程的