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流行分類演算法

發布時間: 2025-07-02 04:02:26

⑴ 用於數據挖掘的分類演算法有哪些,各有何優劣

1、樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)

簡單,就像做一些數數的工作。

如果條件獨立假設成立的話,NB將比鑒別模型(如Logistic回歸)收斂的更快,所以你只需要少量的訓練數據。

如果你想做類似半監督學習,或者是既要模型簡單又要性能好,NB值得嘗試.


2.Logistic回歸(Logistic Regression, LR)

LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設,LR不需要考慮樣本是否是相關的。

如果你想要一些概率信息(如,為了更容易的調整分類閾值,得到分類的不確定性,得到置信區間),或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型,LR是值得使用的.


3.決策樹(Decision Tree, DT)

DT是非參數的,所以你不需要擔心野點(或離群點)和數據是否線性可分的問題(例如,DT可以輕松的處理這種情況:屬於A類的樣本的特徵x取值往往非常小或者非常大,而屬於B類的樣本的特徵x取值在中間范圍)。

DT的主要缺點是容易過擬合,這也正是隨機森林(Random Forest, RF)(或者Boosted樹)等集成學習演算法被提出來的原因。

此外,RF在很多分類問題中經常表現得最好,且速度快可擴展,也不像SVM那樣需要調整大量的參數,所以最近RF是一個非常流行的演算法.


4.支持向量機(Support Vector Machine, SVM)

很高的分類正確率,對過擬合有很好的理論保證,選取合適的核函數,面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。

SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。由於較大的內存需求和繁瑣的調參,我認為RF已經開始威脅其地位了.

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