5、监督学习应用全解析

监督学习应用全解析

1. 监督学习应用概述

监督学习在众多领域有着广泛的应用，主要集中在三个方面：分类问题、标注问题和回归问题。接下来，我们将详细探讨这三个方面的内容。

2. 分类问题

2.1 分类问题的定义

在监督学习中，当输出变量 (Y) 取有限个离散值时，预测问题就转化为分类问题。此时，输入变量 (X) 可以是离散的，也可以是连续的。监督学习从数据中学习分类模型或分类决策函数，这个函数被称为分类器。分类器用于预测新输入的输出，这个过程就是分类，可能的输出被称为类别。当存在多个类别时，就是多分类问题，这里主要关注二分类问题。

2.2 分类问题的流程

分类问题包含学习和分类两个过程，流程如下：
1. 学习过程 ：使用有效的学习方法，基于已知的训练数据集 ({(x_1, y_1), (x_2, y_2), \cdots, (x_N, y_N)}) 学习分类器 (P(Y|X)) 或 (Y = f(X))。
2. 分类过程 ：使用学习到的分类器对新输入实例 (x_{N + 1}) 进行分类，预测其输出类别标签 (y_{N + 1})。

2.3 分类器性能评估指标

2.3.1 分类准确率

分类准确率是评估分类器性能的通用指标，定义为分类器对给定测试数据集正确分类的样本数与总样本数的比值，即损失函数为 0 - 1 损失时测试数据集的准确率。

2.3.2 精确率（Precision）和召回率（Recall）

对于二