分类
2023-03-25 10:34:18 33 举报AI智能生成
分类的概念与算法介绍
作者其他创作
大纲/内容
分类是找出数据库中具有共同特点的一组数据对象，并按照分类模型将其划分成不同的类型。
分类概念
分类的评价标准
决策树
朴素贝叶斯
支持向量机
神经网络
K近邻算法
监督学习
聚类算法
关联规则挖掘
无监督学习
半监督学习
强化学习
随机森林
Boosting
集成学习
卷积神经网络
循环神经网络
自编码器
深度信念网络
深度学习
决策表
贪心算法
遗传算法
模糊逻辑
案例推理
其他分类算法
准确率
召回率
F1值
ROC曲线
AUC值
评价指标
scikit-learn
TensorFlow
Keras
PyTorch
Caffe
工具库
分类算法
分类的主要方法
分类的基础知识
每个内部节点表示一个属性上的判断
每个分支代表一个判断结果的输出
每个叶节点代表一种分类结果
基于树形结构进行决策
可以处理缺失数据
可以处理不相关属性决策树构建
适用于离散型数据
分类：将数据分为不同类别
回归：预测数值型数据
决策树是一种分类和回归的算法
决策树定义
信息增益
信息增益比
基尼指数
卡方检验
1.选择最佳特征
2.划分数据集
3.递归构建子树
4.终止条件
决策树的构建过程
基本概念
基于特征选择
非参数监督学习
决策树算法
概述
输入数据
选择最优特征生成节点
划分数据集
递归构建决策树
剪枝处理
流程
特征选择
ID3算法
C4.5算法
CART算法
在决策树生成过程中进行剪枝
避免过度拟合
预剪枝
在决策树生成完成后进行剪枝
通过交叉验证选择最优子树
效果更好决策树应用
后剪枝
决策树剪枝
文本分类
图像分类
生物分类
产品分类
医学诊断
金融风险评估
客户流失预测
产品推荐
情感分析
决策树应用
天气预测
贷款申请
医疗诊断
决策树案例
易于理解和解释
可以处理离散型和连续型数据
可以处理多分类问题
可以处理缺失数据和不相关属性
可以生成规则
优点
容易过度拟合
对异常值敏感
不稳定，数据变化会导致结果变化
忽略属性之间的相关性
处理连续型数据时需要离散化
缺点
优缺点
决策树分类
分类
职业：教师
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