21、机器学习分类算法：从逻辑回归到模型构建

机器学习分类算法：从逻辑回归到模型构建

在机器学习领域，分类算法是解决众多实际问题的重要工具。本文将深入探讨一些流行的分类算法，特别是逻辑回归，并通过一个预测心脏病的实例来展示如何构建和评估分类模型。

常见非参数回归算法回顾

在开始分类算法的讨论之前，先回顾一些常见的非参数回归算法，如K近邻（KNN）、决策树和随机森林。这些算法构建的模型通常表现良好，但也存在一些局限性。

• K近邻（KNN） ：有维度和观测限制，训练时间可能较长。
• 决策树 ：主要挑战是高方差，但随机森林模型可以解决这个问题。
• 梯度提升回归树 ：具有一定优势。

同时，每个算法的超参数调整策略有所不同，需要不断提升这方面的技能。

监督学习分类算法概述

接下来将重点讨论目标为分类变量的监督学习算法，常见的分类算法有很多，选择合适的算法需要考虑数据的属性和领域知识。在处理分类模型时，同样要关注欠拟合和过拟合问题。当特征与目标之间的关系复杂时，需要选择能够捕捉这种复杂性的算法，但同时要注意过拟合的风险。以下是一些应对策略：
- 逻辑回归 ：采用正则化技术。
- 决策树 ：限制树的深度。
- 支持向量分类 ：调整对边界违规的容忍度。

为了避免过拟合而建模复杂性，需要花费大量时间进行超参数调整，同时要熟练掌握交叉验证和