摘要:
分类器性能评估 分类器性能评估 在许多实际问题中,衡量分类器任务的成功程度是通过固定的性能指标来获取。一般最常见使用的是准确率,即预测结果正确的百分比。然而有时候,我们关注的是负样本是否被正确诊断出来。例如,关于肿瘤的的判定,需要更加关心多少恶性肿瘤被正确的诊断出来。也就是说,在二类分类任务下,预测 阅读全文
posted @ 2019-01-20 12:39
zhangqi0828
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分类算法之决策树 分类算法之决策树 决策树是一种基本的分类方法,当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中,每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树学习包 阅读全文
posted @ 2019-01-20 12:39
zhangqi0828
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朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一个非常简单,但是实用性很强的分类模型。朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。 概率论基础 概率定义为一件事情发生的可能性。事情发生的概率可以 通过观测数据中的事件发生次数来计算,事件发生的概率等于改事件发生次数除以所有事件发生的总次数 阅读全文
posted @ 2019-01-20 12:38
zhangqi0828
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分类算法之逻辑回归 分类算法之逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression),简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入,可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻 阅读全文
posted @ 2019-01-20 12:38
zhangqi0828
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