4、机器学习基础与简单分类算法入门

机器学习基础与简单分类算法入门

一、机器学习前期准备

在机器学习中，数据预处理和模型选择是非常重要的环节。

（一）特征降维

部分选定的特征可能高度相关，存在一定程度的冗余。此时，降维技术可将特征压缩到低维子空间。降低特征空间的维度有诸多好处，比如减少存储空间需求，加快学习算法的运行速度。在某些情况下，如果数据集包含大量无关特征（即信噪比低），降维还能提升模型的预测性能。

（二）数据集划分

为了判断机器学习算法不仅在训练数据集上表现良好，还能对新数据有良好的泛化能力，需要将数据集随机划分为训练集和测试集。使用训练集来训练和优化机器学习模型，而测试集则留到最后评估最终模型。

（三）模型训练与选择

有许多不同的机器学习算法可用于解决各种问题。但没有一种算法能“免费学习”，每个分类算法都有其固有偏差。因此，在实践中，为了训练和选择性能最佳的模型，至少要比较几种不同的算法。在比较不同模型之前，需要确定一个衡量性能的指标，常用的指标是分类准确率，即正确分类实例的比例。

为了解决在不使用测试集进行模型选择，却又要知道哪个模型在最终测试数据集和实际数据上表现良好的问题，可以使用“交叉验证”技术。在交叉验证中，将数据集进一步划分为训练子集和验证子集，以估计模型的泛化性能。此外，软件库中提供的不同学习算法的默认参数不一定适合特定问题，因此需要经常使用超参数优化技术来微调模型性能。超参数是不能从数据中学习到的参数，但可以通过调整它们来提高模型性能。

（四）模型评估与预测

选择在训练数据集上拟合好的模型后，使用测试集来估计其在未见过的数据上的性能，即所谓的泛化误差。如果对模