59、机器学习中的统计建模与模型优化

机器学习中的统计建模与模型优化

1. 机器学习在医疗数据分析中的应用

在医疗数据分析领域，机器学习发挥着重要作用。然而，在实际应用中，也面临着一些挑战。
- 算法选择难题 ：有时虽然有数据可用，但很难决定哪种机器学习算法适用于疾病的精确检测或分类。
- 过拟合与欠拟合问题
- 过拟合 ：如果测试数据的误差较高，就出现了过拟合现象。可以通过正则化或增加数据量来减少过拟合。
- 欠拟合 ：若训练误差较大，则为欠拟合或高偏差情况。此时需要修改算法，增加算法中的输入变量；若某些相关输入变量未被考虑，则应将其纳入；若相关变量在正则化过程中受到惩罚，则尝试减少对这些输入变量的正则化程度或去除正则化。

2. 统计建模步骤

统计建模是预测现实世界情况的重要方法，其步骤如下：
1. 收集数据 ：数据来源可以是电子表格、数据库、数据湖或云。
2. 数据清洗 ：使用可视化方法检查数据中的异常值和缺失值。
3. 分类学习类型 ：分为监督学习和无监督学习，例如决策树、聚类、逻辑回归、分类和回归模型。

3. 回归模型与分类模型

• 回归模型 ：分析响应变量和解释变量之间的关联，分为多项式、线性和逻辑回归。用于时间序列建模、预测以及识别变量之间的因果关系。