25、机器学习在水质和乳腺癌数据分类中的应用

机器学习在水质和乳腺癌数据分类中的应用

1. 机器学习模型在水质分类中的应用

在水质分类问题中，多种机器学习模型被用于预测地下水质量，以下是对这些模型的详细介绍：

1.1 逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一种基于监督学习的分类方法，适用于离散数据，输出为 0 到 1 之间的概率值。其关键在于确定阈值，阈值由召回率和准确率决定。若召回率和准确率都为 1，则阈值为最优。但这种最优情况并非总能出现，通常有两种策略：高精度低召回率和低精度高召回率，需根据系统需求确定阈值。通过 Sigmoid 函数（S 形曲线），将实际值和阈值置于曲线上，比较实际值与阈值，判断其更接近 1 还是 0，从而完成分类。逻辑回归适合二分类问题，也可通过“一对多”的思想处理多分类问题。

1.2 决策树分类器（Decision Tree Classifier）

决策树是一种监督式机器学习方法，依据规则组合做出决策。它利用历史数据构建决策树，主要包括三个步骤：
- 构建最大树 ：持续分离观测值，直至最低层只剩一个类别，此过程耗时较长。
- 选择合适的树大小 ：最大树可能层次多且复杂，需优化以缩小树的规模，去除多余节点。
- 分类新数据 ：使用已建立的树对新数据进行分类。

1.3 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naïve Bayes）

高斯朴素贝叶斯是基于统计和监督学习的概率分类器，基于贝叶斯概率假设，采用概率技术进行分类。在处理大规模数据集时，能在短时