《分类与回归问题》课件

分类与回归问题机器学习中两种重要问题，通过分析数据预测未知结果。课程内容概述分类问题预测数据所属的类别，例如垃圾邮件检测、图像识别。回归问题预测连续数值，例如房价预测、股票价格预测。算法评估评估模型性能，选择最佳模型，提高模型准确率。模型调参调整模型参数，优化模型性能，找到最佳参数组合。分类问题定义分类问题是机器学习中常见的任务之一，其目标是根据输入数据的特征将数据划分到不同的类别中。例子例如，根据邮件内容判断邮件是否为垃圾邮件，根据图片内容判断图片中是否包含猫或狗。分类任务的定义1预测类别分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别或标签中。2识别模式分类模型通过学习数据中的模式来识别不同类别之间的差异。3预测未来结果通过训练好的模型，可以预测新的数据点的类别。分类算法的指标准确率正确预测的样本数占总样本数的比例。召回率正确预测的正样本数占所有正样本数的比例。精确率正确预测的正样本数占预测为正样本的样本数的比例。分类算法的概念机器学习分类算法是机器学习中的一种监督学习算法，用于将数据分成不同的类别。特征提取算法通过学习数据的特征，并建立一个分类模型，来预测新的数据属于哪个类别。常见的分类算法逻辑回归算法逻辑回归是一种线性模型，用于预测二元分类问题，例如电子邮件是否是垃圾邮件。支持向量机算法支持向量机是一种非线性模型，用于寻找数据点之间的最佳分离边界。决策树算法决策树是一种树形结构，用于通过一系列决策来进行分类预测。逻辑回归算法逻辑回归算法是一种常用的分类算法，它使用逻辑函数来预测类别概率。逻辑函数将线性模型的输出映射到0到1之间，表示属于正类的概率。该算法的优点是易于理解和实现，可以处理线性不可分的数据，并且能够提供概率预测。支持向量机算法支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，旨在找到最佳的超平面来分离不同类别的数据点。SVM算法的目标是最大化不同类别数据点之间的间隔，并最小化分类错误率。它在高维数据和非线性问题中表现出色。决策树算法树形结构决策树算法以树形结构表示决策过程，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，叶子节点代表分类结果。非参数方法决策树算法是一种非参数方法，无需对数据进行假设，适用于处理各种类型的特征数据。随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高预测精度。随机森林算法在处理高维数据、非线性关系和噪声数据方面表现出色。神经网络算法神经网络算法模拟人脑的神经元结构，通过学习数据中的模式和规律，实现复杂的任务。它在图像识别、自然语言处理等领域应用广泛。评估分类算法的性能评估分类算法的性能是至关重要的，可以帮助我们选择最适合的模型。准确率模型预测正确的样本数占总样本数的比例。召回率模型预测正确的正样本数占所有正样本数的比例。F1分数准确率和召回率的调和平均数，用于平衡两者。混淆矩阵真实正例正确预测为正例的样本数量。真实负例正确预测为负例的样本数量。假正例错误预测为正例的样本数量。假负例错误预测为负例的样本数量。准确率和召回率准确率预测正确的样本数占所有预测样本数的比例。召回率预测正确的正样本数占所有真实正样本数的比例。F1分数1平衡指标F1分数综合考虑了准确率和召回率。2取值范围F1分数介于0和1之间，数值越高越好。3应用场景F1分数适用于需要同时关注准确率和召回率的分类任务。回归问题回归问题是机器学习中的一种重要任务，旨在预测连续型变量的值。回归问题在许多领域都有广泛的应用，例如预测房价、股票价格、气温等。回归任务的定义预测连续值找到数据之间的关系建立模型来预测常见的回归算法线性回归寻找最佳的线性关系，预测目标变量。决策树回归通过树结构来建立预测模型，更易理解。神经网络回归基于复杂模型，可处理非线性关系。线性回归算法线性回归算法是一种用于预测连续数值变量的监督学习算法。它试图找到一个线性函数来描述输入特征和输出变量之间的关系。该算法通过最小化误差平方和来确定最佳线性函数。Ridge回归算法Ridge回归是一种线性回归的正则化技术。它通过在损失函数中添加一个正则化项来惩罚模型的权重。这可以防止模型过拟合，从而提高模型的泛化能力。Ridge回归的正则化项是权重向量的L2范数的平方。这个正则化项会迫使模型将权重降低到一个较小的值。这可以有效地减少模型的复杂性，防止过拟合。Lasso回归算法线性回归简单线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，利用最小二乘法找到最佳拟合直线。惩罚项Lasso回归在最小二乘法的基础上添加了一个惩罚项，对回归系数的大小进行限制，使得一些系数变为零。特征选择Lasso回归可以有效地进行特征选择，剔除无关的特征，提高模型的泛化能力和可解释性。评估回归算法的性能1均方误差预测值与真实值之间的平方差的平均值，较小的MSE表明模型的预测精度较高。2R-squared值模型解释变量的比例，越接近1，表明模型拟合度越高。均方误差定义均方误差(MSE)是回归模型性能评估中常用的指标之一。它计算预测值与真实值之间平方差的平均值。公式MSE=1/n*Σ(y_i-ŷ_i)^2R-squared值模型拟合度R-squared值用来衡量回归模型对数据的拟合程度。解释方差它表示模型能够解释数据的方差比例，取值范围在0到1之间。值越高越好R-squared值越接近1，说明模型对数据的拟合越好。调参与模型选择1超参数调整找到最佳模型参数，以提高模型性能。2模型选择根据数据特点和目标选择最适合的模型。3交叉验证评估模型在不同数据集上的泛化能力。课程小结通过本课程的