AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]
分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习) 2、KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定)，时间复杂度高，适合小数据 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算 ...
原文：常见分类算法模型的运用与比较——K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林
k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高 对异常值不敏感 无数据输入假定 缺点：计算复杂度高 空间复杂度高 使用数据范围：数值型和标称型 决策树是一种基本的分类方法，也可以用于回归。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树包括三个步骤： ...
2019-11-27 23:03 0 536 推荐指数：
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