11、机器学习中的回归与分类模型详解

机器学习中的回归与分类模型详解

在机器学习领域，回归和分类是两个重要的任务。回归通常用于预测一个数值，而分类则是预测一个标签。下面我们将详细介绍几种常见的回归和分类模型，以及如何提高模型性能。

回归模型

随机森林（Random Forests）

随机森林背后的基本概念是“群体智慧”。大量相对不相关的模型（树）作为一个整体工作，其表现会优于任何单个组成模型。随机森林表现良好的前提条件有两个：
1. 特征中需要有实际的信号，以便基于这些特征构建的模型比随机猜测更准确。
2. 各个树的预测（以及误差）之间的相关性要低。

随机森林通过以下两种方法确保每棵树的行为与其他树的行为不太相关：
1. 装袋法（Bagging） ：决策树对训练数据非常敏感，训练集的微小变化可能导致树结构的显著不同。随机森林利用这一点，允许每棵树从数据集中有放回地随机采样，从而产生不同的树。
2. 特征随机性 ：在普通决策树中，分裂节点时会考虑所有可能的特征，并选择能使左右节点观测值分离最大的特征。而在随机森林中，每棵树只能从随机子集的特征中选择，这增加了树之间的差异，降低了树之间的相关性。

随机森林实际上是决策树的集合，这使得该算法在实时预测方面速度较慢且效果较差。一般来说，随机森林训练速度较快，但训练后进行预测的速度较慢，因为它需要对每棵树进行预测，然后取平均值得到最终预测结果。

以下是使用随机森林回归器的代码示例：

from sklearn.ensemb