【任务三、titanic数据集分类问题】 在机器学习领域,分类问题是最常见的任务之一,尤其是在处理结构化数据时。Titanic数据集是一个经典的数据集,常用于初学者和专业人士进行预测建模,因为它提供了丰富的信息,如乘客的社会经济地位、性别、年龄等,这些都可能影响到他们在泰坦尼克号沉没时的生存概率。 1. **Logistic回归** - 参数设置:在使用Logistic回归时,主要关注的参数包括惩罚项(如L1或L2正则化)、最大迭代次数和容忍度。例如,`penalty='l2'`用于L2正则化,`max_iter=1000`设置最大迭代次数,`C=1.0`表示正则化的强度。 - 优点:算法简单,易于理解和实现,对于线性可分的问题效果良好,可以得到预测概率。 - 缺点:对非线性关系的处理能力较弱,容易过拟合,特别是当特征之间存在复杂交互作用时。 2. **决策树** - 参数设置:决策树的关键参数包括最大深度(如`max_depth`)、最小叶子节点样本数(如`min_samples_leaf`)和最小分割样本数(如`min_samples_split`)。例如,`max_depth=3`限制树的最大深度为3,`min_samples_leaf=5`确保每个叶子节点至少有5个样本。 - 优点:直观,易于解释,可以处理离散和连续特征,对缺失值不太敏感。 - 缺点:容易过拟合,特别是在复杂数据集上,可能会生成过于复杂的树。 3. **支持向量机(SVM)** - 参数设置:SVM的主要参数有核函数类型(如`kernel='rbf'`)、C参数(控制惩罚力度,如`C=1.0`)和γ参数(控制核函数的影响范围,如`gamma='auto'`)。例如,`kernel='rbf'`使用径向基函数核。 - 优点:能处理高维数据,通过核函数可以解决非线性问题,泛化能力强。 - 缺点:计算复杂度高,对大规模数据集可能效率较低,参数调整较困难。 4. **神经网络** - 参数设置:神经网络涉及的参数众多,包括层数、每层的神经元数量、激活函数(如ReLU或sigmoid)、学习率、优化器(如Adam或SGD)、损失函数(如交叉熵)等。例如,一个简单的配置可能是`layers=[32, 16, 8]`,表示有3层神经网络,第一层32个神经元,第二层16个,第三层8个。 - 优点:能学习复杂非线性关系,适应性强,可以处理大量特征。 - 缺点:训练时间长,容易过拟合,需要大量数据和精细的参数调整。 在处理Titanic数据集时,首先需要进行数据预处理,包括填充缺失值(如年龄用平均值填充,Embarked用最常见的值填充),以及特征编码(如分类变量如Sex和Embarked需转换为数值形式)。然后,将数据集划分为训练集和验证集,使用GridSearchCV进行模型调参,以找到最优的超参数。对于每个模型,都需要评估其性能,如使用AUC-ROC分数。在实际应用中,还需考虑模型的可解释性和实际应用的场景。
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