机器学习中的回归与分类解释

回归和分类是机器学习中最基础和重要的两个领域之一。

当你刚开始学习机器学习时，区分回归和分类算法可能会有些困难。了解这些算法如何工作以及何时使用它们对于进行准确预测和有效决策至关重要。

首先，让我们了解一下机器学习。

什么是机器学习？

Machine learning是一种教会计算机在没有明确编程的情况下学习和做出决策的方法。它涉及在数据集上训练计算机模型，使模型能够根据数据中的模式和关系进行预测或决策。

机器学习主要有三种类型：监督学习、无监督学习和reinforcement learning。

在监督学习中，模型使用带有标签的训练数据进行训练，包括输入数据和相应的正确输出。目标是让模型根据从训练数据中学到的模式预测新的未见数据的输出。

在无监督学习中，模型不会收到任何带有标签的训练数据。相反，它会独立地发现数据中的模式和关系。这可以用于识别数据中的群组或簇，或者找出异常或不寻常的模式。

在强化学习中，代理学习与环境的交互以最大化奖励。它涉及训练模型根据从环境中接收到的反馈做出决策。

机器学习应用于各种应用领域，包括图像和speech recognition、自然语言处理、欺诈检测和自动驾驶汽车。它有潜力自动化许多任务，并改进各行各业的决策。

本文主要关注分类和回归的概念，它们属于监督式机器学习。让我们开始吧！

机器学习中的分类

分类是一种机器学习技术，它涉及训练模型将类标签分配给给定的输入。它是一项监督学习任务，这意味着模型在一个包含输入数据和相应类标签示例的标记数据集上进行训练。

模型旨在学习输入数据和类标签之间的关系，以预测新的未见输入的类标签。

有许多不同的算法可用于分类，包括逻辑回归、decision trees和支持向量机。算法的选择将取决于数据的特性和模型的期望性能。

一些常见的分类应用包括垃圾邮件检测、情感分析和欺诈检测。在每种情况下，输入数据可能包括文本、数值或二者的组合。类标签可以是二元的（例如，垃圾邮件或非垃圾邮件）或多类的（例如，正面、中性、负面情感）。

例如，考虑一个产品的客户评论数据集。输入数据可能是评论的文本，类标签可能是评级（例如，正面、中性、负面）。模型将在带有标记的评论数据集上进行训练，然后能够预测它之前没有见过的新评论的评级。

机器学习分类算法类型

机器学习中有几种类型的分类算法：

逻辑回归

这是一种用于二元分类的线性模型。它用于预测某个事件发生的概率。逻辑回归的目标是找到最佳系数（权重），使得预测概率与观察结果之间的误差最小化。

这是通过使用优化算法（如梯度下降）来调整系数，直到模型尽可能地适应训练数据。

决策树

这些是基于特征值做出决策的树状模型。它们可用于二元和多类分类。决策树具有简单和互操作性等几个优点。

它们训练和预测速度也很快，可以处理数值和分类数据。但是，如果树的深度较大且分支较多，则容易过拟合。

随机森林分类

随机森林分类是一种集成方法，它将多个决策树的预测组合起来，以进行更准确和稳定的预测。相比单个决策树，它不容易过拟合，因为对每棵树的预测进行了平均，从而减小了模型的方差。

AdaBoost

这是一种自适应调整训练集中误分类示例权重的提升算法。它通常用于二元分类。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，这是一种根据新证据更新事件概率的方法。它是一种概率分类器，经常用于文本分类和垃圾邮件过滤。

K最近邻

K最近邻（KNN）用于分类和回归任务。它是一种非参数方法，根据最近邻的类别对数据点进行分类。KNN具有简单易实现的优点。它还可以处理数值和分类数据，并且不对底层数据分布做任何假设。

梯度提升

这些是依次训练的弱学习器的集合，每个模型都试图纠正前一个模型的错误。它们可用于分类和回归。

机器学习中的回归

在机器学习中，回归是一种监督学习类型，目标是基于一个或多个输入特征（也称为预测变量或独立变量）来预测一个相关变量。

回归算法用于建模输入和输出之间的关系，并基于该关系进行预测。回归可用于连续和分类相关变量。

总的来说，回归的目标是建立一个能够根据输入特征准确预测输出的模型，并理解输入特征与输出之间的潜在关系。

回归分析应用于经济学、金融、市场营销和心理学等各个领域，以理解和预测不同变量之间的关系。它是数据分析和机器学习中的基本工具，用于进行预测、识别趋势和理解驱动数据的潜在机制。

例如，在简单线性回归模型中，目标可能是根据房屋的大小、位置和其他特征预测房屋的价格。房屋的大小和位置将是独立变量，房屋的价格将是因变量。

该模型将在输入数据上进行训练，其中包括几座房屋的大小和位置，以及它们对应的价格。一旦模型训练完成，可以根据房屋的大小和位置预测房屋的价格。

机器学习回归算法类型

回归算法有多种形式，每个算法的使用取决于参数数量，例如属性值的种类、趋势线的模式和独立变量的数量。经常使用的回归技术包括：

线性回归

这个简单的线性模型用于基于一组特征来预测连续值。它通过拟合数据上的一条直线来建模特征和目标变量之间的关系。

多项式回归

这是一种非线性模型，用于在数据上拟合曲线。它用于建模特征和目标变量之间的关系，当关系不是线性时。它基于在线性模型中添加高阶项的思想，以捕捉因变量和自变量之间的非线性关系。

岭回归

这是一个线性模型，用于解决线性回归中的过拟合问题。它是线性回归的正则化版本，通过在损失函数中添加惩罚项来降低模型的复杂性。

支持向量回归

与支持向量机一样，支持向量回归是一种线性模型，它试图通过找到最大化因变量和自变量之间间隔的超平面来拟合数据。

然而，与用于分类的支持向量机不同，支持向量回归用于回归任务，其中的目标是预测连续值而不是类别标签。

套索回归

这是另一种正则化线性模型，用于防止线性回归中的过拟合。它根据系数的绝对值在损失函数中添加惩罚项。

贝叶斯线性回归

贝叶斯线性回归是基于贝叶斯定理的线性回归的概率方法，贝叶斯定理是一种根据新证据更新事件概率的方法。

这个回归模型旨在估计给定数据的模型参数的后验分布。这是通过对参数定义先验分布，然后使用贝叶斯定理根据观测到的数据更新分布来实现的。

回归与分类

回归和分类是两种监督学习的类型，意味着它们用于根据一组输入特征来预测输出。然而，它们之间存在一些关键差异：

	回归	分类
定义	一种有监督学习类型，用于预测连续值	一种有监督学习类型，用于预测分类值
输出类型	连续	离散
评估指标	均方误差（MSE），均方根误差（RMSE）	准确率，精确率，召回率，F1 分数
算法	线性回归，Lasso，Ridge，KNN，决策树	逻辑回归，SVM，朴素贝叶斯，KNN，决策树
模型复杂度	较简单模型	较复杂模型
假设	特征与目标之间存在线性关系	特征与目标之间没有特定的假设
类别不平衡	不适用	可能成为问题
异常值	可能影响模型性能	通常不是问题
特征重要性	特征按重要性排序	特征没有按重要性排序
示例应用	预测价格、温度、数量	预测电子邮件是否为垃圾邮件、预测客户流失

学习资源

选择最佳的在线资源来理解机器学习概念可能是一项挑战。我们对可靠平台提供的热门课程进行了调查，为您推荐关于回归和分类的顶级机器学习课程。

#1. 使用Python进行机器学习分类训练营

这是在链接_4上提供的一门课程。课程涵盖了各种分类算法和技术，包括决策树和逻辑回归等。

您还可以学习关于过拟合、偏差-方差权衡和模型评估等主题。该课程使用Python库（如sci-kit-learn和pandas）来实现和评估机器学习模型。因此，需要基本的Python知识才能开始学习该课程。

#2. 使用Python进行机器学习回归大师班

在这个链接_6上，讲师介绍了各种回归算法的基础知识和基本原理，包括线性回归、多项式回归以及Lasso和Ridge回归技术。

通过该课程，您将能够实现回归算法，并使用各种关键绩效指标评估训练后的机器学习模型的性能。

总结

机器学习算法在许多应用中非常有用，它们可以帮助自动化和简化许多流程。链接_7使用统计技术来学习数据中的模式，并基于这些模式进行预测或决策。

它们可以在大量数据上进行训练，并可用于执行对人类来说难以或耗时的任务。

每种机器学习算法都有其优点和缺点，选择算法取决于数据的性质和任务的要求。选择适当的算法或算法组合对于解决您尝试解决的具体问题非常重要。

选择适合您问题类型的正确算法很重要，因为使用错误的算法类型可能导致性能不佳和不准确的预测。如果不确定使用哪种算法，尝试同时使用回归和分类算法，并比较它们在数据集上的性能。

我希望你在学习机器学习中的回归与分类方面找到了这篇文章有帮助。你可能也对学习关于顶级Machine Learning models感兴趣。