4.1 分类与预测任务概述分类与预测是数据挖掘的两大预测性任务。分类是指根据样本的特征,将其划分到预先定义的类别标签中。预测是指根据样本的特征,预测其连续型的目标值。分类与预测任务广泛应用于各个领域,例如:
(1)垃圾邮件识别:根据邮件的内容和发件人,判断其是否为垃圾邮件。
(2)信用评分:根据用户的财务、行为数据,评估其信用等级。
(3)销量预测:根据商品的历史销售数据,预测其未来一段时间的销量。
4.2 决策树
决策树是一种基于树形结构的分类与预测模型,由一系列的if-then规则组成。决策树的生成算法通常采用自顶向下的递归划分策略,不断地选择最优的特征进行划分,直到满足停止条件。
经典的决策树算法包括ID3、C4.5和CART。其中,ID3和C4.5采用信息增益和信息增益比作为特征选择的标准,生成的是多叉树;而CART采用基尼系数作为特征选择的标准,生成的是二叉树。
决策树的优点是模型可解释性强,易于理解和实现。缺点是容易过拟合,泛化能力较差。
4.3 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。其基本思想是,对于给定的样本,利用贝叶斯定理计算其属于各个类别的后验概率,将其划分到后验概率最大的类别中。
朴素贝叶斯的优点是模型简单,训练和预测速度快。缺点是特征条件独立性假设过于理想化,难以处理特征之间的相关性。
4.4 支持向量机(SVM)
支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类模型,其目标是在特征空间中寻找一个最优的分离超平面,使得训练样本到超平面的最小距离最大化。
支持向量机的核心思想是将线性不可分的样本映射到高维空间,在高维空间中构建最优分离超平面。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等。
支持向量机的优点是分类精度高,可以处理高维数据,具有良好的泛化能力。缺点是模型训练时间较长,对参数敏感。
4.5 逻辑回归
逻辑回归是一种基于Sigmoid函数的二分类模型,其目标是建立样本的特征与类别标签之间的非线性映射关系。与线性回归不同,逻辑回归的输出表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归的优点是模型简单,易于理解和实现,适合处理大规模数据集。缺点是难以处理非线性可分的数据,容易欠拟合。
4.6 评估与优化
分类与预测模型的评估指标通常包括:
(1)混淆矩阵:统计模型预测结果与真实标签的对应关系。
(2)准确率:预测正确的样本数占总样本数的比例。
(3)精确率:预测为正例且实际为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
(4)召回率:预测为正例且实际为正例的样本数占实际为正例的样本数的比例。
(5)F1值:精确率和召回率的调和平均数。
(6)ROC曲线:以不同阈值下的真正率和假正率为横纵坐标绘制的曲线。
(7)AUC值:ROC曲线下的面积,表示模型的分类能力。
常用的模型优化方法包括:
(1)特征选择:去除冗余特征,选择最具有区分力的特征。
(2)参数调优:通过网格搜索等方法,寻找模型的最优超参数组合。
(3)模型集成:将多个基学习器组合成一个强学习器,如随机森林、AdaBoost等。
(4)正则化:在目标函数中引入正则化项,控制模型的复杂度,防止过拟合。
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