10、机器学习分类器与数据预处理全解析

机器学习分类器与数据预处理全解析

1. 常见机器学习算法概述

在机器学习领域，有多种算法可用于解决线性和非线性问题，以下是几种常见算法的特点：
| 算法名称 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 决策树 | 具有良好的可解释性 | 注重模型解释的场景 |
| 逻辑回归 | 适用于通过随机梯度下降（SGD）进行在线学习，可预测特定事件的概率 | 在线学习、概率预测场景 |
| 支持向量机（SVM） | 强大的线性模型，可通过核技巧扩展到非线性问题，但需要大量参数调优 | 线性和非线性分类问题 |
| 集成方法（如随机森林） | 无需过多参数调优，不易过拟合 | 实际应用中的多种问题 |
| K近邻（KNN）分类器 | 通过惰性学习进行分类，无需模型训练，但预测步骤计算成本高 | 对计算资源要求不高、需要快速预测的场景 |

不过，比选择合适的学习算法更重要的是训练数据集中可用的数据。没有信息丰富且有区分度的特征，任何算法都无法做出良好的预测。

2. 构建优质训练数据集 - 数据预处理

数据的质量和其中包含的有用信息量是决定机器学习算法学习效果的关键因素。因此，在将数据集输入学习算法之前，对其进行检查和预处理至关重要。以下是数据预处理的主要内容：
- 从数据集中移除和插补缺失值
- 使分类数据适合机器学习算法
- 为模型构建选择相关特征

3. 处理缺失数据

在现实应用中，训练样本因各种原因缺失一个或多个值的情况并不少见。例如，数据收集过程中可能出现错误，某些测量可能不适用，或者调查