8、数据挖掘算法中的分类方法对比

数据挖掘算法中的分类方法对比

1. 引言

在数据挖掘领域，分类问题是一个核心任务。本文将对比两种流行的分类学习方法：逻辑回归和决策树。这是一种结合大规模实验框架来衡量算法相对性能的数据挖掘方法。

我们研究了两个大型数据集，从大型数据库中自动提取数据，并生成用于推断研究的预测信息。分类有助于完成学习过程并实现决策任务。之所以选择逻辑回归和决策树，是因为它们广受欢迎，并且拥有处理特定数据的先进机制。决策树在处理大规模分类良好的数据集时表现出色，而逻辑回归则更适用于相对较小、分类较少的数据集。

2. 文献综述

选择合适的算法对于建模任何数据驱动的问题都至关重要。有不少关于比较逻辑回归和决策树在不同场景下效率的研究。
- 有研究比较了决策树模型和逻辑回归在商业信贷中预测最差非财务状况的表现，发现两者表现相当，但决策树更易于解释，不需要对预测变量进行标准化，并且对缺失值和异常值不太敏感。
- 另一个研究使用入院变量和生理数据，对比了逻辑回归和决策树在预测创伤性脑损伤患者康复情况方面的应用，结果表明决策树分析证实了逻辑回归的一些结果，还发现了其他重要的预测因素。
- 还有研究比较了逻辑回归和决策树对急性心肌缺血患者的分类性能，结论是两者表现都不错，但逻辑回归略胜一筹。

3. 逻辑回归模型

逻辑回归，也称为对数几率模型，是一种统计模型，用于分析多个预测变量与一个分类因变量之间的关系。从概率角度来看，逻辑回归建模了 (P(X) = P(Y = 1|X)) 与 (X) 之间的关系，其中 (X) 是包含解释 (Y) 的独立预测变量值的预测向量。

逻辑回归用于解决分类问题，而线性回归用