40、数据分类算法：以风损树木为例的深入解析

数据分类算法：以风损树木为例的深入解析

1. 分类建模概述

在数据科学中，分类是一项重要的任务，它与回归共同构成了监督学习的主要方法。与之前预测数值结果不同，分类主要用于预测名义结果。例如，银行预测信用卡交易是否欺诈、医生判断肿瘤是良性还是恶性，以及电子邮件服务识别垃圾邮件等。分类的过程和线性回归类似，都需要制定模型、选择损失函数、通过最小化平均损失来拟合模型，并评估拟合后的模型。但不同的是，分类模型通常是非线性的，损失函数也不是平方误差，而且评估时会比较不同类型的分类错误。

2. 风损树木案例介绍

1999 年，一场风速超过 90 英里每小时的风暴损坏了美国东部边界水域独木舟区域荒野（BWCAW）的数百万棵树木。为了了解树木对风损的易感性，研究人员进行了实地调查。研究对象是 BWCAW 的树木，调查采用样带法，样带从靠近湖泊处开始，垂直于地形梯度延伸 250 - 400 米。调查人员每隔 25 米检查一个 5×5 米的样地，记录树木数量、是否倒伏、离地面 6 英尺处的直径以及树种。

本次分析仅选取了其中的黑云杉数据，数据包含三个属性：
| 属性 | 描述 |
| — | — |
| diameter | 离地面 6 英尺处树木的直径（厘米） |
| storm | 风暴严重程度（包含该树木的 25 米宽区域内倒下树木的比例） |
| status | 树木状态（“standing” 表示站立，“fallen” 表示倒下） |

以下是读取数据的代码：

import pandas as pd
trees =