25、机器学习分类模型的构建与评估

机器学习分类模型的构建与评估

在机器学习领域，分类模型的构建和评估是非常重要的环节。本文将介绍一些常见的分类模型，如梯度提升机，以及如何评估这些模型的性能。

1. 梯度提升机（Gradient Boosting Machines）

梯度提升机（GBMs）可用于回归和分类任务。它以向前逐步的顺序方式构建加法模型，允许对任意可微损失函数进行优化。通常，GBMs 可以处理各种模型（弱学习器）和损失函数的组合。

Scikit - Learn 中使用的梯度提升回归树（GBRTs）是一种广义的提升模型，可应用于任意可微损失函数。GBRT 的加法模型数学表示如下：
[F(x)=\sum_{m = 1}^{M}\gamma_mh_m(x)]
其中 (h_m(x)) 是基础模型或弱学习器，这里是决策树。GBRT 以向前逐步的顺序方式构建加法模型，数学表示为：
[F_m(x)=F_{m - 1}(x)+\gamma_mh_m(x)]
在每个阶段，选择下一个决策树 (h_m(x)) 以最小化给定前一个决策树模型 (F_{m - 1}) 及其拟合 (F_{m - 1}(x_i)) 时的损失函数 (L)，表示为：
[F_m(x)=F_{m - 1}(x)+\arg\min_{h}\sum_{i = 1}^{n}L(y_i,F_{m - 1}(x_i)+h(x_i))]
通常，决策树用作基础模型，最终目的是最小化残差（回归树）或负对数似然（分类树）。

2. 分类模型评估

训练、调整和构建模型是整个分析生命周期的重要部分，但了解这些模型的性能更为重要。分类模型的性能通常基于其对新数据点结果的预测能力。一般通