数据分类和回归分析PPT
在数据分析中，数据分类和回归分析是两种常见的技术。以下是对这两者的一些基本解释和区别。数据分类数据分类是一种有监督的学习方法，它通过已有的带标签数据来训练...
在数据分析中，数据分类和回归分析是两种常见的技术。以下是对这两者的一些基本解释和区别。数据分类数据分类是一种有监督的学习方法，它通过已有的带标签数据来训练模型，并将新数据划分到已知的类别中。分类的主要目标是预测离散的变量，这些离散的变量通常称为类别。例如，邮件分类器可以将邮件分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”两类。常见的分类算法决策树决策树是一种简单而直观的分类算法。它通过递归地将数据集划分成更小的子集来构建模型。每个子集都对应一个属性上的一个决策规则。最后生成的决策树可以直观地理解为一系列的“如果-那么”规则逻辑回归逻辑回归是一种用于二元分类的线性模型。它通过将数据通过sigmoid函数压缩至[0,1]的范围内，来获得概率预测；逻辑回归的名字也因而而来支持向量机支持向量机（SVM）是一种试图找到最优超平面的分类器，以最大化不同类别之间的边界。在非线性可分的数据上，SVM可以结合核函数来将数据映射到更高维的空间，以找到最优的超平面K近邻K近邻是一种简单的分类算法，它通过查看训练集中最接近新数据的K个样本，然后选择出现次数最多的类别作为预测结果数据回归分析数据回归分析是一种有监督的学习方法，它试图找到输入变量（也称为自变量或特征）和新变量（也称为因变量或目标变量）之间的映射关系。这种映射通常是一种连续的关系，而不是离散的类别。例如，回归分析可以用于预测房价（因变量）基于房子的面积、房间数、卫生间数等特征（自变量）。常见的回归算法线性回归线性回归是一种简单的回归模型，它试图找到一个最优的权重向量，以最小化预测值和实际值之间的均方误差。线性回归模型简单易懂，但它的限制是只能预测连续的数值，并且不能处理非线性关系决策树回归与决策树分类类似，决策树回归也是一种基于特征的递归分割方法。每个内部节点都对应一个特征和一个决策规则，最后的叶节点通常对应一个常数值。由于其结构简单，决策树回归在某些小规模问题上表现良好支持向量回归支持向量回归（SVR）是支持向量机的一个变种，用于回归问题。SVR试图找到一个超平面，以最小化训练数据到该超平面的垂直距离。与SVM类似，SVR也可以结合核函数来处理非线性问题随机森林回归随机森林是一种组合方法，通过将多个决策树的结果组合来提高预测精度。随机森林回归利用这一思想，训练多个决策树，并取其输出的平均值作为最终预测结果神经网络回归神经网络是一种可以处理大规模复杂问题的非线性模型。对于回归问题，可以用神经网络来构造复杂的映射关系，以适应训练数据。在深度学习中，这种模型通常被称为全连接网络或前馈网络总结数据分类和回归分析都是处理有监督学习问题的有效方法。它们的主要区别在于目标变量的类型：分类问题是预测离散的类别标签，而回归问题是预测连续的数值输出。在实际应用中，需要根据具体问题和目标选择合适的算法。
