什麼是分類模型?

2020-12-25 夜遊民的閒聊時光

分 類模型：機器通過學習與訓練已有的數據，從而預測新數據的類別。分 類模型與回歸模型的相似之處： 都 可以對數據進行學習，並進行預測。 分 類模型與回歸模型的不同之處： 回 歸模型：預 測數字型變量，銷售額，廣告營銷等。分 類模型：預 測類別型的變量，分類任務是找到一個函數，把觀測值匹配到相關的類和標籤上，在 二 元分類 中 ，必須將數據分配在兩個類別中。如：用戶是否會使用消費券。分 類模型的主要使用場景： 1 、 信用評分，2 、 垃圾郵件預測。3 、 醫療診斷。4 、 用戶行為預測。總 結：將過去已經分類好的類別數據給到機器，讓他學習和訓練，從而可以預測新的數據的類 別。常 用的分類模型— —決策樹模型 優 點：建 模的流程與四看看流程很像，容易解讀，方便展示。模 型的結果可以直接落地為一些規則。方 便可視化展示。決 策樹模型的三個重要問題：

1 、 從那開始，即根節點的確立，對群 體影響最大的因素，使得組間的差異足夠 大 。 常 用信息增益、熵值、基尼係數來確定。 2 、 如何切分，將核心的變量轉變為類 別變量。3 、 核實結束，一開始設計好層級數， 避免層級過多，避免過擬合。

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