1、机器学习与线性回归预测分析入门

机器学习与线性回归预测分析入门

机器学习基础

在机器学习中，我们常常会用到一种从训练数据集中抽取样本构建模型的方法。具体来说，就是从训练数据集中抽取 X 个自助法样本，然后在每个样本上构建模型 M。对于最终的预测，在回归问题中，我们会对所有预测结果取平均值；而在分类问题中，则采用多数投票的方式来确定最终结果。

决策树虽然易于解释，但与其他标准的分类或回归方法相比，其预测准确性的稳定性欠佳。不过，通过聚合决策树可以提高其预测准确性，随机森林就是这样一种方法。随机森林由 Breiman 在 2001 年首次提出，它类似于装袋树，都是在训练数据集的多个自助法样本上构建决策树，然后通过平均预测结果或多数投票得到最终预测。不同的是，在构建每棵树时，并非使用数据集中的所有预测变量 N，而是随机选取 P 个预测变量，通常 P 约为 $\sqrt{N}$。

机器学习可分为监督学习和无监督学习。监督学习是有目标或响应变量的学习方式，而无监督学习则不同，它没有每个自变量对应的目标或响应变量。例如，客户细分问题就属于无监督学习的范畴。营销经理想要了解哪些客户可能会购买新产品，会基于客户的人口统计特征、购买行为等特征进行分析。

无监督学习的一个重要方法是聚类分析，此外，主成分分析和市场篮子分析也属于无监督学习技术。

聚类分析

聚类的基本思想是将原始数据或观察值划分为不同的组，使得组内的观察值彼此相似，即具有同质性，而不同组之间具有明显的特征差异。对于前面提到的客户细分问题，营销经理可以将客户分成不同的聚类，并根据各种特征对他们进行分析，从而更好地了解客户，通过营销活动或广告精准定位相关客户。

聚类方法主要分为两类：