機器學習中常見的基本分類演算法 習

分類演算法是一種監督機器習演算法，用於根據給定的資料例項的特徵對其進行分類或分類。 這些演算法廣泛用於資料科學和機器習應用程式，以執行各種任務，例如垃圾郵件過濾，情緒分析，欺詐檢測和影象分類。

分類演算法的目標是學習 習 可以分離特徵空間中不同類的決策邊界。 決策邊界可以是線性的，也可以是非線性的，具體取決於資料的複雜性和所使用的演算法。 該演算法通過分析訓練資料中的特徵及其相應的標籤來學習習此決策邊界。

有幾種型別的分類演算法，包括：

邏輯回歸：邏輯回歸是一種流行的線性分類演算法，它使用邏輯函式對目標類的概率進行建模。 它的工作原理是將線性模型擬合到資料中，然後將邏輯函式應用於模型的輸出以獲得目標類的概率。

決策樹：決策樹是一種非線性分類演算法，其工作原理是根據每一步資訊最豐富的特徵遞迴地將特徵空間劃分為越來越小的區域。 它們建立了乙個樹狀結構，其中每個節點代表乙個功能測試，每個葉節點代表乙個類標籤。

隨機森林：隨機森林是決策樹的集合，其工作原理是在訓練資料的隨機子集上建立多個決策樹，然後組合它們的**以獲得最終輸出。 這種方法減少了過擬合，提高了模型的準確性。

支援向量機 （SVM）：SVM 是另一種流行的分類演算法，它的工作原理是找到乙個超平面，該超平面可以最大限度地分離特徵空間中的不同類。 它們使用核函式將資料對映到更高維的空間，在那裡可以更容易地找到超平面。

樸素貝葉斯：樸素貝葉斯是一種概率分類演算法，它根據特徵的聯合概率對目標類的概率進行建模。 它的工作原理是假設特徵在給定目標類的情況下是有條件獨立的，因此稱為樸素。

通常，分類演算法的選擇取決於資料的性質、問題的複雜性和可用的計算資源。 使用適當的指標（如準確性、精確度、召回率和 F1 分數）評估不同演算法的效能非常重要，以便為給定任務選擇最佳演算法。