《分類與回歸問題》課件

《分類與回歸問題》ppt課件目錄分類與回歸問題概述分類問題詳解回歸問題詳解分類與回歸問題的評估指標(biāo)分類與回歸問題的實(shí)踐應(yīng)用01分類與回歸問題概述010203定義分類與回歸問題屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，旨在根據(jù)已知輸入和輸出之間的關(guān)系，對新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。分類問題將輸入數(shù)據(jù)分為不同的類別，輸出為類別標(biāo)簽?；貧w問題預(yù)測輸入數(shù)據(jù)的連續(xù)值，輸出為實(shí)數(shù)。定義與分類圖像識別、垃圾郵件過濾、疾病預(yù)測等。分類問題應(yīng)用場景股票價格預(yù)測、預(yù)測氣溫、預(yù)測銷售量等。回歸問題應(yīng)用場景分類與回歸問題的應(yīng)用場景ABDC線性回歸模型通過最小化預(yù)測值與實(shí)際值之間的平方誤差，建立輸入與輸出之間的線性關(guān)系。邏輯回歸模型用于解決二分類問題，通過將概率值轉(zhuǎn)換為0或1的輸出，建立輸入與類別標(biāo)簽之間的非線性關(guān)系。支持向量機(jī)模型通過找到能夠?qū)⒉煌悇e數(shù)據(jù)點(diǎn)最大化分隔的決策邊界，解決多分類問題。決策樹模型通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，根據(jù)特征進(jìn)行分類或回歸預(yù)測。分類與回歸問題的基本模型02分類問題詳解邏輯回歸是一種用于解決分類問題的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法。它通過將線性回歸的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為概率形式，從而實(shí)現(xiàn)對分類結(jié)果的預(yù)測。邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)在于其簡單易用，適用于二分類問題，且對特征的尺度不敏感。然而，邏輯回歸假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，這在實(shí)際情況中往往難以滿足。邏輯回歸支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類方法。它通過找到能夠?qū)⒉煌悇e的數(shù)據(jù)點(diǎn)最大化分隔的決策邊界來實(shí)現(xiàn)分類。SVM對于非線性問題可以通過核函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，同時能夠處理多分類問題。SVM的優(yōu)點(diǎn)在于其對高維數(shù)據(jù)的處理能力以及較好的泛化性能。01020304支持向量機(jī)K近鄰算法K近鄰算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法。它通過將新的數(shù)據(jù)點(diǎn)與已知數(shù)據(jù)集中的最近鄰進(jìn)行比較，根據(jù)距離的遠(yuǎn)近進(jìn)行分類。K近鄰算法的優(yōu)點(diǎn)在于其簡單易懂，適用于多分類問題，且對特征的尺度不敏感。然而，K近鄰算法的計算復(fù)雜度較高，且對于數(shù)據(jù)集的大小和密度較為敏感。決策樹分類是一種基于決策樹的分類方法。它通過構(gòu)建一棵決策樹來對新的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類，決策樹由一系列的節(jié)點(diǎn)和分支組成。決策樹分類的優(yōu)點(diǎn)在于其易于理解和實(shí)現(xiàn)，且能夠處理多分類問題。然而，決策樹容易過擬合，且對于連續(xù)型特征的處理較為困難。01020304決策樹分類03回歸問題詳解線性回歸是最基礎(chǔ)的回歸分析方法，通過找到最佳擬合直線來預(yù)測因變量的值。它使用最小二乘法來擬合數(shù)據(jù)，并找到最佳擬合直線。線性回歸的優(yōu)點(diǎn)是簡單易懂，但也有局限性，例如無法處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。線性回歸嶺回歸通過增加一個懲罰項(xiàng)來減少系數(shù)的大小，而套索回歸則通過同時對系數(shù)進(jìn)行軟懲罰來達(dá)到類似的效果。兩者都可以減少過擬合，提高模型的泛化能力。嶺回歸和套索回歸是線性回歸的改進(jìn)版，用于解決共線性問題。嶺回歸和套索回歸

支持向量回歸支持向量回歸是支持向量機(jī)在回歸問題上的應(yīng)用。它使用支持向量來構(gòu)建決策邊界，并預(yù)測因變量的值。支持向量回歸可以處理非線性問題，并且對異常值和噪音具有較好的魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測因變量的值。它通過構(gòu)建多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式，并能夠處理非線性關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸的優(yōu)點(diǎn)是能夠處理復(fù)雜模式，但訓(xùn)練過程可能較慢且需要大量數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸04分類與回歸問題的評估指標(biāo)正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。預(yù)測為正例的樣本中，實(shí)際為正例的比例。準(zhǔn)確率與精度精度準(zhǔn)確率召回率實(shí)際為正例的樣本中被預(yù)測為正例的比例。F1分?jǐn)?shù)精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合考慮精確率和召回率。召回率與F1分?jǐn)?shù)ROC曲線顯示不同閾值下真正類率（TPR）與假正類率（FPR）的變化關(guān)系。AUC值ROC曲線下的面積，表示分類器整體性能。ROC曲線與AUC值MSE與RMSEMSE均方誤差，衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均平方誤差。RMSE均方根誤差，是MSE的平方根，用于衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的標(biāo)準(zhǔn)差。05分類與回歸問題的實(shí)踐應(yīng)用金融風(fēng)控模型是利用分類與回歸問題解決金融風(fēng)險控制的一種方法。總結(jié)詞金融風(fēng)控模型通過建立風(fēng)險預(yù)測模型，對金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險、市場風(fēng)險、操作風(fēng)險等進(jìn)行評估和預(yù)警，幫助金融機(jī)構(gòu)識別和預(yù)防潛在風(fēng)險，減少損失。詳細(xì)描述金融風(fēng)控模型推薦系統(tǒng)是利用分類與回歸問題實(shí)現(xiàn)個性化推薦的一種技術(shù)?？偨Y(jié)詞推薦系統(tǒng)通過分析用戶的歷史行為和偏好，預(yù)測用戶對物品或服務(wù)的喜好程度，從而為用戶提供個性化的推薦服務(wù)，提高用戶滿意度和忠誠度。詳細(xì)描述推薦系統(tǒng)VS自然語言處理是利用分類與回歸問題處理和分析自然語言數(shù)據(jù)的一種技術(shù)。詳細(xì)描述自然語言處理技術(shù)可以對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、情感分析、信息抽取等操作，幫助人們更好地理解和處理大量的文本數(shù)據(jù)，提高信息處理的效率和準(zhǔn)確性?？偨Y(jié)詞自然語言處理總結(jié)詞圖像識別是利用分