七种常用监督类预测模型的特征、优缺点整理

最新推荐文章于 2023-05-19 17:29:18 发布
最新推荐文章于 2023-05-19 17:29:18 发布
阅读量4.3k 收藏 27
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42029733/article/details/103632659
由于博客内容为空，暂无法提供包含关键信息的摘要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-30 1693
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术
【AI面试】目标检测中one-stage、two-stage算法的内容和优缺点对比汇总
钱多多先森
04-30 1万+
目标检测算法one stage和two stage的对比
有监督学习模型总结
weixin_48412526的博客
05-25 2763
模型 概念 model （X → Y 的映射关系） 假设空间：决策函数的集合 F = {f|Y=f(X)} 策略（从假设空间中选取最优的model） 损失函数：一次预测的好坏 风险函数：平均意义下的好坏 计算方法（计算求解最佳参数） eg. 梯度下降 线性回归 线性回归是监督学习方法之一，可以用来解决分类和回归问题。 ...
常用监督类预测模型的特征
weixin_39121325的博客
12-08 238
有监督预测算法
监督学习模型整理
zzc_zhuyu的博客
01-20 1万+
监督学习模型整理 监督学习模型及特点 最近邻 ​ 适用于小型数据集，是很好的基准模型，很容易解释 线性模型 ​ 非常可靠的首选算法，适用于非常大的数据集，也适用于高维数据。 朴素贝叶斯 ​ 只适用于分类问题。比线性模型速度快，适用于非常大的数据集和高维数据。精度通常低于线性模型。 决策树 ​ 速度很快，不需要数据缩放，可以可视化，很容易解释 随机森林 ​ 鲁棒性很好。不需要数据缩放。不适用于高维稀...
数学建模-预测模型总结(适用范围、优缺点)【灰色预测模型、插值与拟合、时间序列预测法、马尔科夫预测、差分方程、微分方程模型、神经元网络】
热门推荐
upward
05-07 4万+
数学建模 之 7种 预测模型 总结（适用范围、优缺点）【灰色预测模型、插值与拟合、时间序列预测法、马尔科夫预测、差分方程、微分方程模型、神经元网络】
python预测模型_python分类预测模型的特点
weixin_39716800的博客
11-21 251
这些不同模型的使用方法是大同小异的,都是基本先使用对应的函数建立模型,然后用.fit()方法来训练模型,训练好之后,就可以用.label_方法给出样本数据的标签,或者用.predict()方法预测新的输入标签.此外,Scipy库也提供了一个聚类子库scipy.cluster,里边提供了一些聚类算法,如层次聚类等,但没有Scikit-Learn那么完善和丰富.scipy.cluster的好处黑丝它的...
数据分析4——挖掘建模（监督学习中的分类、回归模型，无监督学习）
qq_34623480的博客
10-27 2177
def hr_modeling(features,label): #区分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split #features、label是dataframe f_v=features.values l_v=label.values #我们需要得到6:2:2的比例，需要分两步进行切分 #第一步，先得到验证集的数量，它占总体的20% X_tt
Python机器学习-多元分类的5种模型
wuxiaopengnihao1的博客
09-04 1万+
本文章向大家介绍Python机器学习-多元分类的5种模型，主要内容包括一、逻辑回归(Logistic Regression)、二、 支持向量机( 支持向量机，SVM）、三、决策树(Decision Tree)、四、随机森林(Random Forest)、五、极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等，并结合实例形式分析了其使用技巧，希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
GAN的原理 优缺点
未语愁眸
04-29 1万+
GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D的主要功能是： ●G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像 ●D是一个判别网络...
数据分析与挖掘笔记（十三）------挖掘建模之分类预测模型特点
sinat_36564972的博客
09-20 567
常见的模型评价和在python中的实现 模型 模型特点 支持库 逻辑回归 比较基础的线性分析模型，很多时候是简单有效的选择 sklearn.linear_model SVM 强大的模型，可以用来回归、预测、分类等，而根据选取不同的核函数。模型可以是线性的/...
有监督学习的模型求解
白水的博客
06-27 936
假设有样本集合T={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xN,yN)}T={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_N,y_N)\} 其中单个样本xi=(x(1),x(2),...,x(i),...,x(n))Txi=(x(1),x(2),...,x(i),....
【机器学习】6大监督学习模型：毒蘑菇分类
fengdu78的博客
12-12 1万+
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是kaggle案例分享的第3篇，赛题的名称是：Mushroom Classification，Safe to e...
机器学习模型一览：监督型、半监督型和无监督型
读芯术的博客
09-20 3490
全文共2149字，预计学习时长4分钟图片来源：Unsplash 拍摄者：Franck V.机器学习领域主要有以下三种任务类型：监督型，半监督型和无监督型。这三种类型之间最...
（九）预测模型
weixin_49865619的博客
07-29 8809
1.灰色预测概述   灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：     (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。     (2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。     (3) 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。     (4) 系统预测，对系统行
基于功能连接的认知机器学习预测模型：特征权重可靠吗？
u011661076的博客
11-11 2337
文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 利用机器学习方法，可以从个人的功能性大脑连接中预测认知表现。但是预测模型在支持认知的神经生物学加工方面仍存在争议，目前的见解也比较有限。特征选择和特征权重估计要具有可靠性，以确保能够可靠地识别具有高预测效用的重要连接和环路。本研究考察了由静息态功能连接网络构建的各种认知表现预测模型的特征权重的重测信度(样本量n=400)。尽管获得了适度的预测精度(r=0.2-0.4)，但是研究者发现特征权重的可靠性在所有预测模型中普遍较差(ICC<0.3
9种有监督与3种无监督机器学习算法
weixin_44906759的博客
11-15 1万+
9种有监督与3种无监督机器学习算法
fprom预测结果内容_临床预测模型的局限性
weixin_28900461的博客
12-11 474
临床预测模型的局限性摘要：临床预测模型是基于相关性而发挥预测作用的一种临床决策支持数学机器，而医学问题的解决往往更依赖于因果关系。本文从临床预测模型的构建过程本质，内容本质和其对科学理论发展的贡献，论述其固有的局限性，提出CPM应该更多的服务于解释医学问题而非简单的预测感兴趣医学变量，最后呼吁科学工作者勇于创新，跳出思维定式。#######什么是CPM#######科学理论对于现实问...
大数据法律监督模型优势特色及应用场景
tipdm0526的博客
05-19 1968
大数据法律监督平台是基于监督数据整合管理平台、监督模型构建平台、内置模型库以及法律监督线索管理平台打造的一套服务于检察机关法律监督工作的专业化系统。
线性回归 最小二乘 预测模型
最新发布
03-15
<think>嗯，用户想了解如何使用最小二乘法构建线性回归预测模型。首先，我需要回忆一下线性回归的基本概念。线性回归是监督学习中的一种基础方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。而最小二乘法则是用来估计模型参数的一种方法，通过最小化预测值与真实值之间的平方差来实现。 根据引用[2]和[3]，线性回归的模型通常是$Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon$，其中$\beta_0$是截距，$\beta_1$是斜率，$\epsilon$是误差项。最小二乘法的目标就是找到这些参数，使得所有数据点的预测误差平方和最小。接下来，我需要解释具体的步骤，可能包括数学公式的推导，比如损失函数的构建，如何对参数求导并解方程得到最优解。 然后，用户可能需要实际的实现方法。引用[1]提到了sklearn中的LinearRegression，这可以用来演示如何使用现成的库实现线性回归。同时，引用[4]提到了基于Matlab GUI和最小二乘法的预测模型，但用户的问题更偏向于机器学习，所以重点应该放在Python的实现上。需要区分手动实现和使用库的方法，这样用户既能理解原理，也能应用在实际项目中。 可能用户还会关心最小二乘法的优缺点，比如对异常值的敏感性，或者在线性不可分情况下的表现。此外，需要确保数学公式的正确性，比如矩阵形式的解$\boldsymbol{\beta} = (X^T X)^{-1} X^T Y$，这在引用[3]中有所涉及。要注意解释每个步骤的意义，比如损失函数的选择，为什么使用平方损失而不是绝对损失。 另外，用户的问题中提到“构建预测模型”，所以需要包括模型训练、评估的步骤，比如如何分割数据集，计算R²分数等。引用[3]提到最小二乘法的代数求解和矩阵推导，这部分可能需要详细说明，尤其是矩阵求导的部分，但考虑到用户的层次，可能需要适当简化，强调应用而非推导。 最后，生成的相关问题需要覆盖线性回归的应用场景、最小二乘法的数学原理、与其他方法的对比，以及实际实现中的问题，如过拟合或特征选择。确保这些问题能帮助用户进一步深入理解主题。</think>### 如何使用最小二乘法构建线性回归预测模型 #### 1. **线性回归模型定义** 线性回归假设因变量 $Y$ 与自变量 $X$ 之间存在线性关系，模型表达式为： $$ Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_p X_p + \epsilon $$ 其中： - $\beta_0$ 是截距项 - $\beta_1, \beta_2, \dots, \beta_p$ 是回归系数 - $\epsilon$ 是误差项，服从均值为0的正态分布[^2][^3] #### 2. **最小二乘法的核心思想** 最小二乘法通过最小化**预测值与真实值的平方误差和**来求解最优参数： $$ \text{损失函数}：L(\beta) = \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 = \sum_{i=1}^n \left( y_i - (\beta_0 + \beta_1 x_{i1} + \cdots + \beta_p x_{ip}) \right)^2 $$ #### 3. **参数求解步骤** ##### (1) 矩阵形式表示 将数据整理为矩阵形式： - 设计矩阵 $X$（包含一列1以对应截距项） - 目标向量 $Y = [y_1, y_2, \dots, y_n]^T$ - 参数向量 $\boldsymbol{\beta} = [\beta_0, \beta_1, \dots, \beta_p]^T$ 模型简化为： $$ Y = X\boldsymbol{\beta} + \epsilon $$ ##### (2) 求导并解方程 对损失函数求导并令导数为0，得到闭式解： $$ \boldsymbol{\beta} = (X^T X)^{-1} X^T Y $$ 该解要求 $X^T X$ 可逆[^3][^4] #### 4. **代码实现** ##### 手动实现（基于NumPy）： ```python import numpy as np # 生成示例数据 X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]]) # 添加一列1 Y = np.array([3, 5, 7]) # 计算参数 beta = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ Y print("回归系数：", beta) # 输出：[1. 2.] ``` ##### 使用Scikit-learn实现： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression(fit_intercept=True) # 默认使用最小二乘法 model.fit(X, Y) print("系数：", model.coef_, "截距：", model.intercept_) ``` #### 5. **模型评估** 常用指标： - **均方误差（MSE）**：$\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$ - **决定系数（R²）**：反映模型对数据变动的解释能力 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score y_pred = model.predict(X) print("MSE：", mean_squared_error(Y, y_pred)) print("R²：", r2_score(Y, y_pred)) ``` #### 6. **适用场景与局限性** - **适用**：变量间关系近似线性、数据噪声较小的情况 - **局限**：对异常值敏感、无法直接处理非线性关系 --- ### §§ 1. 如何解释线性回归中的 $R^2$ 值？ 2. 当 $X^T X$ 不可逆时，有哪些解决方法？ 3. 最小二乘法与梯度下降法在求解线性回归时的区别？ 4. 如何处理线性回归中的多重共线性问题？ 5. 为什么线性回归假设误差项服从正态分布？ [^1]: `sklearn` 中线性回归的实现直接封装了最小二乘法求解过程。 [^2]: 线性回归模型的定义与损失函数选择是建模的核心步骤。 : 最小二乘法的矩阵推导是线性回归的理论基础。 : 最小二乘法在预测模型中的实现需要结合数值计算工具。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值