在机器学习领域，回归与分类是两个核心且至关重要的概念。
对于刚接触机器学习的人来说，区分回归和分类算法可能会有些困难。理解这些算法的原理以及何时应该使用它们对于做出精确的预测和有效的决策至关重要。
首先，让我们简单了解一下什么是机器学习。
什么是机器学习？
机器学习是一种教计算机在没有明确编程的情况下学习和做出决策的方法。它通过在数据集上训练计算机模型来实现，使得模型能够基于数据中的模式和关系进行预测或决策。
机器学习主要分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。
在监督学习中，模型会获得带有标签的训练数据，这些数据包括输入和对应的正确输出。目标是让模型根据从训练数据中学习到的模式来预测新的、未见过的数据的输出。
在无监督学习中，模型不接收任何带有标签的训练数据。相反，它需要独立地探索数据中的模式和关系。这可用于识别数据中的分组或聚类，或者发现异常或不寻常的模式。
在强化学习中，智能体通过与环境的互动来学习，以最大化奖励。这涉及到训练模型根据从环境中收到的反馈来做出决策。
机器学习的应用非常广泛，包括图像和语音识别、自然语言处理、欺诈检测以及自动驾驶汽车等。它具有自动化许多任务并改进各行业决策制定的巨大潜力。
本文主要关注监督机器学习中的分类和回归概念。让我们开始吧！
机器学习中的分类
分类是一种机器学习技术，其目标是训练模型，为给定的输入分配类别标签。这是一种监督学习任务，意味着模型是在一个带有标签的数据集上进行训练的，该数据集包含输入数据的示例和对应的类别标签。
模型的设计目标是学习输入数据与类别标签之间的关系，从而预测新的、未见过的输入的类别标签。
有多种不同的算法可用于分类，包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。算法的选择取决于数据的特征和模型的期望性能。
一些常见的分类应用包括垃圾邮件检测、情感分析和欺诈检测。在每种情况下，输入数据可能包含文本、数值或二者的组合。类别标签可以是二元的（例如，垃圾邮件或非垃圾邮件）或多类别的（例如，正面、中性、负面情绪）。
例如，考虑一个产品客户评论的数据集。输入数据可能是评论的文本，类别标签可能是评级（例如，正面、中性、负面）。模型将在标记评论的数据集上进行训练，然后能够预测之前未见过的新评论的评级。
机器学习分类算法类型
机器学习中存在多种类型的分类算法：
逻辑回归
这是一种用于二元分类的线性模型，用于预测事件发生的概率。逻辑回归的目标是找到能够最小化预测概率与观察结果之间误差的最佳系数（权重）。
通过使用诸如梯度下降之类的优化算法来调整系数，直到模型尽可能地拟合训练数据来实现。
决策树
决策树是基于特征值做出决策的树状模型。它们可用于二分类和多分类。决策树有几个优点，包括简单性和易于理解。
它们的训练和预测速度也很快，并且可以处理数值和分类数据。但是，它们可能容易过度拟合，特别是在树很深且有很多分支的情况下。
随机森林分类
随机森林分类是一种集成方法，它将多个决策树的预测结果结合起来，以产生更精确和更稳定的预测。与单个决策树相比，它不太容易过度拟合，因为它对单个决策树的预测结果进行了平均，从而降低了模型的方差。
AdaBoost
这是一种提升算法，它可以自适应地调整训练集中错误分类的示例的权重。它通常用于二元分类。
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，这是一种根据新的证据更新事件概率的方法。它是一种概率分类器，常用于文本分类和垃圾邮件过滤。
K-最近邻
K-最近邻（KNN）既可用于分类任务，也可用于回归任务。它是一种非参数方法，它根据最近的邻居的类别对数据点进行分类。 KNN的优点在于简单易实现。它还可以处理数值和分类数据，并且不对基础数据分布做出任何假设。
梯度提升
这些是按顺序训练的一组弱学习器，每个模型都试图纠正前一个模型的错误。它们可用于分类和回归任务。
机器学习中的回归
在机器学习中，回归是一种监督学习方法，其目标是根据一个或多个输入特征（也称为预测变量或自变量）预测一个连续的因变量。
回归算法用于模拟输入与输出之间的关系，并基于这种关系进行预测。回归可以应用于连续和分类因变量。
总的来说，回归的目标是构建一个模型，该模型能够根据输入特征准确地预测输出，并理解输入特征和输出之间潜在的关系。
回归分析广泛应用于各个领域，包括经济学、金融学、市场营销和心理学，以理解和预测不同变量之间的关系。它是数据分析和机器学习中的一个基本工具，用于进行预测、识别趋势并理解驱动数据的潜在机制。
例如，在一个简单的线性回归模型中，目标可能是根据房屋的大小、位置和其他特征来预测房屋的价格。房屋的大小和位置是自变量，而房屋的价格是因变量。
该模型将根据输入数据进行训练，这些数据包括几所房屋的大小和位置，以及相应的价格。一旦模型经过训练，就可以根据房屋的大小和位置来预测房屋的价格。
机器学习回归算法类型
回归算法有多种形式，每种算法的使用取决于参数的数量，例如属性值的种类、趋势线的模式以及自变量的数量。常用的回归技术包括：
线性回归
这个简单的线性模型用于根据一组特征预测连续值。它通过拟合一条直线来模拟特征和目标变量之间的关系。
多项式回归
这是一个非线性模型，用于将曲线拟合到数据。当关系不是线性时，它用于对特征和目标变量之间的关系进行建模。其基本思想是向线性模型添加高阶项，以捕获因变量和自变量之间的非线性关系。
岭回归
这是一个解决线性回归中过度拟合问题的线性模型。它是线性回归的正则化版本，它通过向成本函数添加一个惩罚项来降低模型的复杂度。
支持向量回归
与支持向量机（SVM）类似，支持向量回归（SVR）也是一个线性模型，它试图通过找到一个最大化因变量和自变量之间差异的超平面来拟合数据。
然而，与用于分类的SVM不同，SVR用于回归任务，其目标是预测连续值而不是类别标签。
套索回归
这是另一个正则化线性模型，用于防止线性回归中的过度拟合。它通过根据系数的绝对值向成本函数添加一个惩罚项来实现。
贝叶斯线性回归
贝叶斯线性回归是一种基于贝叶斯定理的线性回归概率方法，贝叶斯定理是一种根据新的证据更新事件概率的方法。
该回归模型旨在估计给定数据的模型参数的后验分布。这是通过定义参数的先验分布，然后使用贝叶斯定理根据观察到的数据更新分布来实现的。
回归与分类
回归和分类是两种监督学习方法，这意味着它们都用于根据一组输入特征预测输出。然而，两者之间存在一些关键差异：
| 回归 | 分类 | |
| 定义 | 预测连续值的监督学习类型 | 预测类别值的监督学习类型 |
| 输出类型 | 连续 | 离散 |
| 评价指标 | 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE） | 准确率、精确率、召回率、F1得分 |
| 算法 | 线性回归、Lasso、Ridge、KNN、决策树 | 逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN、决策树 |
| 模型复杂度 | 模型复杂度较低 | 模型复杂度较高 |
| 假设 | 假设特征和目标之间存在线性关系 | 对特征和目标之间的关系没有特定假设 |
| 类别不平衡 | 不适用 | 可能是一个问题 |
| 异常值 | 会影响模型的性能 | 通常不是问题 |
| 特征重要性 | 特征按重要性排序 | 特征不按重要性排名 |
| 示例应用 | 预测价格、温度、数量 | 预测电子邮件是否为垃圾邮件、预测客户流失 |
学习资源
选择合适的在线资源来理解机器学习概念可能是一项挑战。我们研究了可信平台提供的热门课程，并向您推荐了关于回归和分类的顶级机器学习课程。
#1. Python 机器学习分类训练营
这是在Udemy平台上提供的课程。它涵盖了多种分类算法和技术，包括决策树、逻辑回归和支持向量机。
您还将了解诸如过度拟合、偏差-方差权衡和模型评估等主题。本课程使用scikit-learn和pandas等Python库来实现和评估机器学习模型。因此，开始本课程需要一些基本的Python知识。
#2. Python 机器学习回归大师班
在此Udemy课程中，讲师涵盖了各种回归算法的基础知识和理论，包括线性回归、多项式回归以及套索回归和岭回归技术。
在本课程结束时，您将能够实现回归算法，并使用各种关键性能指标评估经过训练的机器学习模型的性能。
总结
机器学习算法在许多应用中都非常有用，它们可以帮助自动化和简化许多流程。机器学习算法使用统计技术来学习数据中的模式，并根据这些模式做出预测或决策。
它们可以接受大量数据的训练，并且可以用于执行人类手动完成困难或耗时的任务。
每种机器学习算法都有其优点和缺点，算法的选择取决于数据的性质和任务的要求。为您要解决的特定问题选择合适的算法或算法组合非常重要。
为您的需求选择正确的算法类型非常重要，因为使用不正确的算法类型会导致性能不佳和预测不准确。如果您不确定要使用哪种算法，那么尝试回归和分类算法并比较它们在数据集上的表现可能是有帮助的。
我希望您发现这篇文章对于理解机器学习中的回归和分类有所帮助。您可能还有兴趣了解顶级的机器学习模型。