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python编程开发语言随着互联网的不断发展而被众多程序员学习与应用，下面我们就通过案例分析来了解一下，python编程分类方法与应用案例。
分类：适用于目标列离散的数据，注意这里是目标列，也就是通过模型需要预测的列，它如果是一个离散的数据，那么适用于分类。
分类又分为：二分类，多分类
二分类就是一个目标列只有两种情况，一般的分类以二分类为主，比如在预测肿瘤是良性还是恶性，预测商品是否会被售卖成功，检测某样品是否合格。
多分类就是一个目标列有多种情况，比如某信用等级有：A、B、C、D四种情况，那么这个时候就是一个多分类的情况，多分类得的算法和二分类差不多，在细节上有点不一样。
分类方法的定义：分类分析的是根据已知类别的训练集数据，建立分类模型，并利用该分类模型预测未知类别数据对象所属的类别。分类方法的应用：
1、模式识别(PatternRecognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和
判读。模式识别的目标往往是识别，即分析出待测试的样本所属的模式类别。
2、预测，从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行类预
测。
现实应用案例
1、行为分析
2、物品识别、图像检测
3、电子邮件的分类(垃圾邮件和非垃圾邮件等)
4、新闻稿件的分类、手写数字识别、个性化营销中的客户群分类、图像/视频的场景分类等
分类器
分类的实现方法是创建一个分类器(分类函数或模型)，该分类器能把待分类的数据映射到给定的
类别中。
创建分类的过程与机器学习的一般过程一致
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-02-12
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