机器学习-分类评价指标.pdf

分类评价指标用于评估分类模型的性能，常用的分类评价指标包括以下几种： 准确率（Accuracy）：准确率是分类正确的样本数与总样本数之比。它适用于数据类别分布均衡的情况，但对于不平衡数据集来说可能会给出误导性的结果。 精确率（Precision）：精确率是分类器预测为正例且实际为正例的样本数与分类器预测为正例的样本数之比。它衡量了分类器在预测为正例时的准确程度。 召回率（Recall）：召回率是分类器预测为正例且实际为正例的样本数与实际为正例的样本数之比。它衡量了分类器对正例样本的检测能力。 F1值（F1 score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，能综合衡量分类器的准确性和召回能力。F1值越高说明分类器的性能越好。 ROC曲线与AUC（Receiver Operating Characteristic curve and Area Under the Curve）：ROC曲线是以假正例率（False Positive Rate）为横轴、真正例率（True Positive Rate）为纵轴所绘制的曲线。ROC曲线可以直观地展示分类器在不同阈值下的性能。

svm对葡萄酒数据集进行分类.pdf

svm对葡萄酒数据集进行分类. 包括线性svm和非线性svm，还包括关于核的svm模型，比如高斯核和多项式核的svm模型。 SVM（Support Vector Machines，支持向量机）是一种常用的监督学习算法，可用于二分类和多分类问题。它基于构建一个能够将不同类别的样本点最大程度分开的超平面来进行分类。 SVM的工作原理如下： 将输入的训练数据映射到高维特征空间中。 在高维空间中寻找一个超平面，使得两个不同类别的样本点之间的间隔最大化。 根据超平面将新的样本点分类到相应的类别。 可以让你学习到svm算法在数据集中的应用，让你将算法与实践相结合。

knn算法 对各个数据集的分类

knn算法对数据集的分类，如果要.ipynb文件，可以私信作者。 包含数据集预处理和knn算法对breast_cancer数据集的处理， knn算法（k-nearest neighbors）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它基于实例之间的相似性来进行预测。 具体而言，knn算法的工作原理如下： 计算测试样本与每个训练样本之间的距离（通常使用欧氏距离或曼哈顿距离）。 选择距离最近的k个训练样本。 根据这k个样本的标签，进行投票或者取平均值来确定测试样本的标签。 将测试样本归类到具有最高投票数或平均值的类别中。 总之，knn算法在一些简单的分类和回归问题中表现良好，但在处理大规模高维数据时可能会面临一些挑战。