常用分类与预测算法

发布网友发布时间：2024-10-13 12:35

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热心网友时间：2024-11-06 12:41

常用分类与预测算法详解

在数据分析中，各类算法各具特色，旨在揭示预测属性与其他变量之间的关系。首先，回归分析，如线性回归（最小二乘法）用于量化数值型属性的依赖，而非线性回归如Logistics回归则处理二分类问题，岭回归则是处理多重共线性问题的有效手段。主成分回归同样处理共线性，通过有偏估计降低复杂性。

决策树算法，如ID3，以信息熵增益选择最佳属性，通过拆分节点使决策树更精简。人工神经网络，如BP神经网络，基于生物神经网络原理，通过激活函数如阶梯函数、分段线性函数、非线性函数（如Relu）实现复杂功能。评价预测效果常用指标有绝对误差、相对误差，以及各种误差平均值如MAE、MSE等。

在Python中，常见的分类预测模型有逻辑回归（sklearn.linear_model）、SVM（线性和非线性，sklearn.svm）、决策树（sklearn.tree）、随机森林（提高精度，sklearn.ensemble）和朴素贝叶斯（简单有效，sklearn.naive_bayes）。神经网络，特别是Keras库中的深度学习模型，如深度神经网络、卷积神经网络和自编码器，以其强大的拟合能力广泛应用于各种任务。