传统机器学习分类
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过训练模型从数据中提取知识和规律，实现自动化的决策和预测。传统机器学习分类算法是指那些在深度学习兴起之前被广泛使用的算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。本文将介绍几种常见的传统机器学习分类算法，并给出相应的代码示例。
- 逻辑回归
逻辑回归是一种广义线性模型，在二分类问题中得到广泛应用。它通过将输入特征线性组合后再通过一个sigmoid函数将结果映射到0到1之间，从而得到概率估计。下面是一个使用逻辑回归进行二分类的代码示例：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
- 决策树
决策树是一种基于树结构的分类模型，通过一系列规则对样本进行分类。决策树的节点表示特征，边表示特征取值，叶子节点表示类别。下面是一个使用决策树进行分类的代码示例：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
- 支持向量机
支持向量机是一种常用的二分类模型，通过构建最优超平面将样本分割为不同的类别。支持向量机可以处理线性可分和线性不可分的数据，通过选择合适的核函数进行映射，可以实现非线性分类。下面是一个使用支持向量机进行分类的代码示例：
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建支持向量机模型
model = SVC()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
以上是三种常见的传统机器学习分类算
