第四组汇报PPT

什么是分类？举例说明。分类是机器学习中的一种监督学习任务，它根据输入的特征数据将对象或实例划分为预定义的类别之一。例如，在电子邮件过滤中，分类器可以根据邮...

什么是分类？举例说明。分类是机器学习中的一种监督学习任务，它根据输入的特征数据将对象或实例划分为预定义的类别之一。例如，在电子邮件过滤中，分类器可以根据邮件的内容将其划分为“垃圾邮件”或“正常邮件”。分类和聚类的区别是什么？分类和聚类的主要区别在于是否预先知道类别信息。分类是基于已标记的数据进行训练，并学习如何为新的未标记数据分配类别。而聚类则完全基于未标记的数据，目的是发现数据中的内在结构或模式，并将相似的数据点分组到不同的簇中。简述分类的步骤。数据收集收集带有标签的数据集数据预处理清洗、转换和标准化数据特征选择选择最相关的特征用于训练模型训练使用选择的数据和特征训练分类器模型评估使用测试集评估模型的性能模型优化调整模型参数以提高性能部署与应用将模型部署到实际应用中分类模型的预测结果使用什么指标进行评估？常见的分类模型评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）以及AUC-ROC曲线等。K-近邻分类算法的原理是什么？K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基于实例的学习算法。其原理是，对于一个新的数据点，算法会在训练集中找到与该点距离最近的K个邻居，并根据这K个邻居的类别标签来为该点分配一个类别。实现步骤是什么？计算距离对于每个测试数据点，计算它与训练集中每个数据点的距离（如欧氏距离）选择邻居选择距离最近的K个训练数据点作为邻居投票分类根据K个邻居的类别标签，采用多数投票原则确定测试数据点的类别简述k-近邻算法优缺点并列举k-近邻算法解决分类问题时常见的问题。优点：简单直观易于理解无需参数估计无需训练阶段对异常值不敏感缺点：计算量大特别是当数据集很大时对数据的尺度敏感需要特征标准化K值的选择对结果有很大影响选择不当可能导致性能下降常见问题：维度灾难当特征维度很高时，计算量急剧增加，且距离度量变得不直观局部最优KNN算法基于局部信息进行分类，可能受到噪声或异常值的影响类别不平衡当不同类别的样本数量差异很大时，KNN可能偏向于数量较多的类别