传统机器学习
时间: 2025-05-03 15:37:34 浏览: 12
### 传统机器学习算法及其应用
#### 定义与特点
传统机器学习算法是在深度学习(神经网络)兴起前广泛使用的机器学习方法。这类算法主要依赖于特征工程和统计技巧,而非深度神经网络所采用的端到端学习方式[^1]。
#### 常见的传统机器学习算法
##### 决策树 (Decision Tree)
决策树是一种基于树结构进行预测建模的方法。它通过递归地分割数据集来构建模型,最终形成一棵由节点和分支组成的树形结构。每个内部节点表示一个属性上的测试,而每个叶子节点则代表一种类别标签或数值输出[^2]。
##### 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
SVM 是一种用于分类和回归分析的强大工具。其核心思想是找到能够最大化两类样本之间间隔的超平面作为分界线。对于非线性可分的情况,可以通过核函数映射至高维空间实现分离。其中的关键参数 \( a \) 和偏置项 \( w_0 \) 的计算决定了支持向量的位置以及超平面方程的形式[^5]。
##### 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
这是一种基于概率论的简单有效的分类器。假设输入变量彼此独立,在给定目标值的情况下估计条件概率分布,并利用贝叶斯定理完成预测任务。尽管“朴素”的名称来源于强加的独立性假定,但在许多实际问题上表现良好[^3]。
##### 逻辑回归 (Logistic Regression)
虽然名字中有“回归”,但它实际上是解决二元分类问题的有效手段之一。该方法源自统计学领域,适用于处理只有两种可能结果的数据集。通过对数几率变换将连续型因变量转化为离散形式来进行判断。
#### 应用场景举例
- **金融行业**: 使用逻辑回归评估信用风险;借助随机森林检测欺诈行为。
- **医疗健康**: 运用支持向量机构建疾病诊断系统;依靠梯度提升决策树优化治疗方案推荐流程。
- **市场营销**: 利用K均值聚类细分客户群体;凭借关联规则挖掘购物篮模式促进销售增长。
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
from sklearn.svm import SVC
svc_model = SVC(kernel='linear')
svc_model.fit(X_train, y_train)
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train, y_train)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
```
#### 算法选择依据
由于不存在单一最优解,因此挑选合适的算法需综合考虑多方面因素,比如特定应用场景的需求、可用训练资料的数量质量状况还有预期效能指标等等。实践中往往倾向于组合多种基础单元构成复杂架构或者按照工程师偏好定制化解决方案[^4]。
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