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机器学习分类技术详解

最新推荐文章于 2025-10-14 15:27:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-14 15:27:23 发布 · 6k 阅读

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本文深入探讨了机器学习中各类分类技术，包括数据预处理、二元分类、多类分类、多标签分类以及多输出分类等核心主题。文章详细讲解了交叉验证、混淆矩阵、精度/召回率权衡、Precision/Recall曲线、ROC曲线和AUC等关键概念，并提供了实用的代码示例。

生成目录的方法


* [一.数据集获取及预处理](#1)

   * [1 数据集导入](#1.1)

    * [2数据集划分](#1.2)

 * [二、binary classification    二元分类器](#2)
   * [自己实现交叉验证函数](#2.1)
   * [confusion matrix](#2.2)
   * [precision/recall tradeoff](#2.3)
   * [Precision/Recall曲线](#2.4)
   * [ ROC 曲线](#2.5)
   * [AUC](#2.6)
 * [ 三、Multiclass Classification](#3)
   *  [Error Analysis](#3.1)
   * [numpy broadcast](#3.2)
 * [四、 Multilabel Classification  多标签分类](#4)
 *  [五、Multioutput Classification](#5)

在正文中，只要将章节标题的id对应上去即可:


###  <h2 id="1">一.数据集获取及预处理</h2>
#### <h2 id="1.1">1. 数据集导入</h2>
#### <h2 id="1.2">2.数据集划分</h2>

以下为实现效果图：

一.数据集获取及预处理
- 1 数据集导入
- 2数据集划分
二、binary classification 二元分类器
三、Multiclass Classification
- Error Analysis
- numpy broadcast
四、 Multilabel Classification 多标签分类
五、Multioutput Classification

正文中部分目录标题实现

一.数据集获取及预处理

1. 数据集导入

2.数据集划分

这是我实现markdown目录例子https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/details/82958085

参考博客https://www.cnblogs.com/JohnTsai/p/4027229.html