2．1 分类与回归 -Python机器学习基础教程(上)

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### 2.1 分类与回归：Python机器学习基础教程（上）

在机器学习领域，分类与回归是两种最基础且广泛应用的预测任务。它们旨在根据给定的数据集，学习一个模型，以便对未来未见过的数据进行预测。分类问题涉及预测数据点的类别或标签，而回归问题则关注于预测一个或多个连续值。本章节将深入探讨这两种任务的基本概念、应用场景、常用算法及其在Python中的实现。

#### 2.1.1 分类问题

**2.1.1.1 定义与概述**

分类是机器学习中的一种监督学习任务，其目标是将数据集中的每个样本分配到一个或多个预定义的类别中。这些类别通常是离散的、有限的集合，如“是/否”、“疾病类型A/B/C”等。分类算法通过学习训练数据中的特征与类别之间的关系，来构建分类模型。

**2.1.1.2 常用分类算法**

1. **逻辑回归**：尽管名字中含有“回归”，但逻辑回归实际上是一种广泛使用的分类算法，特别是用于二分类问题。它通过Sigmoid函数将线性回归的预测值映射到(0,1)区间，表示属于某一类的概率。

2. **决策树**：决策树是一种直观的分类和回归方法。它通过递归地选择最优特征来划分数据集，形成树状结构。在分类问题中，每个叶子节点代表一个类别。

3. **随机森林**：随机森林是决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并输出它们的分类模式的众数（对于分类问题）或平均值（对于回归问题）来改进预测性能。

4. **支持向量机（SVM）**：SVM是一种强大的分类技术，尤其在高维空间中表现优异。它基于结构风险最小化原则，寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。

5. **K近邻（KNN）**：KNN是一种基于实例的学习方法，通过测量不同数据点之间的距离进行分类。对于新的数据点，KNN算法会找到最近的K个已知类别数据点，并基于这K个点的多数投票来预测新点的类别。

**2.1.1.3 Python实现示例**

以逻辑回归为例，使用scikit-learn库在Python中实现分类模型：

```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=200)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```

#### 2.1.2 回归问题

**2.1.2.1 定义与概述**

回归是另一种重要的监督学习任务，其目标是预测一个或多个连续值。与分类问题不同，回归问题的输出不是离散的类别标签，而是可以取任意实数值的连续量，如房价、温度等。

**2.1.2.2 常用回归算法**

1. **线性回归**：线性回归是最简单的回归算法，它假设特征与目标变量之间存在线性关系。通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来训练模型。

2. **多项式回归**：当线性关系不足以描述数据时，可以使用多项式回归。它通过在特征变量上添加非线性项（如平方、立方等）来扩展线性模型。

3. **岭回归（Ridge Regression）**：岭回归是线性回归的一种扩展，通过引入正则化项（L2范数）来解决过拟合问题，使得模型的系数更加平滑。

4. **套索回归（Lasso Regression）**：与岭回归类似，套索回归也使用正则化项来防止过拟合，但不同的是它使用L1范数作为正则化项，这有助于实现特征的稀疏性。

5. **决策树回归**：决策树不仅可以用于分类问题，也可以用于回归问题。它通过构建树状结构来预测连续值。

**2.1.2.3 Python实现示例**

以线性回归为例，使用scikit-learn库在Python中实现回归模型：

```python
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 生成模拟数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
```

#### 2.1.3 分类与回归的对比

- **目标变量**：分类问题的目标变量是离散的类别标签，而回归问题的目标变量是连续的数值。
- **评估指标**：分类问题常用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估；回归问题则常用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标。
- **应用场景**：分类适用于预测类别标签的场景，如垃圾邮件识别、疾病诊断等；回归适用于预测连续值的场景，如房价预测、温度预测等。

#### 结语

分类与回归作为机器学习的两大基石，在各个领域都发挥着重要作用。通过选择合适的算法和合适的评估指标，可以有效地解决实际应用中的问题。在Python中，借助scikit-learn等强大的机器学习库，我们可以轻松地实现和部署这些算法。希望本章内容能为你后续的机器学习之旅打下坚实的基础。