机器学习分类算法详解：从理论到实践-优快云博客

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机器学习分类算法详解：从理论到实践

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分类问题是机器学习中最常见的问题类型之一，当我们的输出Y总是属于特定类别时，就构成了分类问题。本文将深入解析机器学习中几种核心的分类算法，包括决策树、K近邻、随机森林、提升方法和支持向量机等。

分类问题概述

分类问题广泛存在于各个领域：情感分析中的正面/负面评价、图像识别中的猫/狗分类、医疗诊断中的患病/健康判断等。分类算法的目标是根据输入特征预测样本所属的类别。

决策树算法

算法原理

决策树通过递归地将数据集分割成更小的子集来工作，直到目标变量相同或无法继续分割。它是一种贪心算法，只关注当前最优解而不考虑全局最优。

决策树的构建过程遵循以下步骤：

将所有训练实例分配到树的根节点
基于分裂标准(信息增益、信息增益比或基尼系数)找到最佳分裂特征和分裂值
根据分裂特征和阈值划分数据
将每个分区标记为当前节点的子节点
对每个子节点重复上述过程，直到满足停止条件

主要变体

ID3算法：创建多叉树，寻找能产生最大信息增益的分类特征
C4.5算法：ID3的改进版，支持连续特征
CART算法：构建二叉树，支持分类和回归问题

实现示例

以下是决策树基础类的Python实现框架：

class TreeNode:
    def __init__(self, data_idx, depth, child_lst=[]):
        self.data_idx = data_idx  # 数据索引
        self.depth = depth        # 节点深度
        self.child = child_lst    # 子节点列表
        self.label = None         # 节点标签
        self.split_col = None     # 分裂特征
        self.child_cate_order = None  # 子节点类别顺序

class DecisionTree:
    def fit(self, X, y):
        """训练决策树"""
        self.data = X
        self.labels = y
        num_sample, num_feature = X.shape
        self.feature_num = num_feature
        data_idx = list(range(num_sample))
        self.root = TreeNode(data_idx=data_idx, depth=0, child_lst=[])
        queue = [self.root]
        while queue:
            node = queue.pop(0)
            if node.depth > self.max_depth or len(node.data_idx) == 1:
                self.set_label(node)
            else:
                child_nodes = self.split_node(node)
                if not child_nodes:
                    self.set_label(node)
                else:
                    queue.extend(child_nodes)

K近邻算法(KNN)

算法原理

K近邻是一种简单直观的监督学习算法，可用于分类和回归。其核心思想是：对于新样本，在训练集中找到与之最相似的K个样本，然后根据这K个样本的标签进行预测。

算法步骤：

计算新样本与所有训练数据的距离(通常使用欧氏距离)
选取距离最近的K个训练样本
对于分类问题，取K个样本中最常见的类别作为预测结果；对于回归问题，取K个样本的平均值

实现示例

def KNN(training_data, target, k, func):
    """K近邻算法实现"""
    neighbors = []
    for index, data in enumerate(training_data):
        distance = euclidean_distance(data[:-1], target)
        neighbors.append((distance, index))
    
    sorted_neighbors = sorted(neighbors)
    k_nearest = sorted_neighbors[:k]
    k_nearest_labels = [training_data[i][1] for distance, i in k_nearest]
    
    return k_nearest, func(k_nearest_labels)