分类算法

资 源 简 介

分类算法

详 情 说 明

分类算法是机器学习中监督学习的核心方法，用于预测离散的目标变量类别。这类算法通过学习已标注数据的特征与类别关系，构建能够对新样本进行分类的预测模型。

主要分类算法包括决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、K近邻(KNN)等。它们在处理不同数据结构时各具优势：决策树擅长处理混合型数据，SVM在高维空间表现优异，朴素贝叶斯则适合文本分类场景。

分类模型开发通常经历四个关键阶段：数据预处理（处理缺失值和异常值）、特征工程（选择和转换有效特征）、模型训练与调参、以及使用准确率/召回率等指标进行模型评估。值得注意的是，过拟合是常见挑战，可通过交叉验证或正则化方法缓解。

在实际应用中，算法的选择需综合考虑数据规模、特征维度以及业务需求。例如金融风控注重模型可解释性会优先选择决策树，而图像识别任务可能更适合深度神经网络。集成方法如随机森林通过组合多个弱分类器，往往能获得更稳定的预测性能。