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《分类与回归问题》ppt课件目录•分类与回归问题概述•分类问题详解•回归问题详解•分类与回归问题的评估指标•分类与回归问题的实践应用分类与回归问题概述01定义与分类定义01分类与回归问题属于机器学习中的监督学习问题,旨在根据已知输入和输出之间的关系,对新的输入数据进行预测分类问题02将输入数据分为不同的类别,输出为类别标签回归问题03预测输入数据的连续值,输出为实数分类与回归问题的应用场景分类问题应用场景图像识别、垃圾邮件过滤、疾病预测等回归问题应用场景股票价格预测、预测气温、预测销售量等分类与回归问题的基本模型线性回归模型逻辑回归模型A B通过最小化预测值与实际值之间的平方误差,用于解决二分类问题,通过将概率值转换建立输入与输出之间的线性关系为0或1的输出,建立输入与类别标签之间的非线性关系支持向量机模型决策树模型C D通过找到能够将不同类别数据点最大化分隔通过树形结构对数据进行分层处理,根据特的决策边界,解决多分类问题征进行分类或回归预测分类问题详解02逻辑回归逻辑回归是一种用于解决分它通过将线性回归的输出结逻辑回归的优点在于其简单然而,逻辑回归假设特征之类问题的统计学习方法果转换为概率形式,从而实易用,适用于二分类问题,间相互独立,这在实际情况现对分类结果的预测且对特征的尺度不敏感中往往难以满足支持向量机01支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的分类方法02它通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类03SVM对于非线性问题可以通过核函数进行转换,同时能够处理多分类问题04SVM的优点在于其对高维数据的处理能力以及较好的泛化性能K近邻算法K近邻算法是一种基于它通过将新的数据点与K近邻算法的优点在于然而,K近邻算法的计实例的学习算法已知数据集中的最近邻其简单易懂,适用于多算复杂度较高,且对于进行比较,根据距离的分类问题,且对特征的数据集的大小和密度较远近进行分类尺度不敏感为敏感决策树分类01020304决策树分类是一种基于决策树它通过构建一棵决策树来对新决策树分类的优点在于其易于然而,决策树容易过拟合,且的分类方法的数据点进行分类,决策树由理解和实现,且能够处理多分对于连续型特征的处理较为困一系列的节点和分支组成类问题难回归问题详解03线性回归线性回归是最基础的回归分析方法,通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值它使用最小二乘法来拟合数据,并找到最佳拟合直线线性回归的优点是简单易懂,但也有局限性,例如无法处理非线性关系的数据岭回归和套索回归岭回归和套索回归是线性回归的岭回归通过增加一个惩罚项来减两者都可以减少过拟合,提高模改进版,用于解决共线性问题少系数的大小,而套索回归则通型的泛化能力过同时对系数进行软惩罚来达到类似的效果支持向量回归支持向量回归可以处理非线性问题,支持向量回归是支持向量机在回归问并且对异常值和噪音具有较好的鲁棒题上的应用性它使用支持向量来构建决策边界,并预测因变量的值神经网络回归神经网络回归使用神经网络来它通过构建多层神经元网络来神经网络回归的优点是能够处预测因变量的值学习数据的复杂模式,并能够理复杂模式,但训练过程可能处理非线性关系较慢且需要大量数据分类与回归问题的评估指标04准确率与精度准确率正确预测的样本数占总样本数的比例精度预测为正例的样本中,实际为正例的比例召回率与F1分数召回率实际为正例的样本中被预测为正例的比例F1分数精确率和召回率的调和平均数,用于综合考虑精确率和召回率ROC曲线与AUC值ROC曲线显示不同阈值下真正类率(TPR)与假正类率(FPR)的变化关系AUC值ROC曲线下的面积,表示分类器整体性能MSE与RMSEMSE均方误差,衡量预测值与真实值之间的平均平方误差RMSE均方根误差,是MSE的平方根,用于衡量预测值与真实值之间的标准差分类与回归问题的实践应用05金融风控模型总结词金融风控模型是利用分类与回归问题解决金融风险控制的一种方法详细描述金融风控模型通过建立风险预测模型,对金融机构的信贷风险、市场风险、操作风险等进行评估和预警,帮助金融机构识别和预防潜在风险,减少损失推荐系统总结词推荐系统是利用分类与回归问题实现个性化推荐的一种技术详细描述推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好,预测用户对物品或服务的喜好程度,从而为用户提供个性化的推荐服务,提高用户满意度和忠诚度自然语言处理总结词详细描述自然语言处理是利用分类与回归问题处自然语言处理技术可以对文本数据进行分理和分析自然语言数据的一种技术类、情感分析、信息抽取等操作,帮助人VS们更好地理解和处理大量的文本数据,提高信息处理的效率和准确性图像识别总结词图像识别是利用分类与回归问题对图像进行分类和识别的一种技术详细描述图像识别技术可以对图像进行目标检测、图像分类、人脸识别等操作,广泛应用于安防监控、智能交通、医疗诊断等领域,提高图像处理和识别的准确性和效率谢谢聆听。