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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了python编程开发语言的一些基础知识等内容，而本文我们就继续来学习一下，python编程分类算法与应用方式。
分类器的构建标准
使用下列标准比较分类和预测方法
预测的准确率：模型正确预测新数据的类编号的能力速度：产生和使用模型的计算花销健壮性：给定噪声数据或有空缺值的数据，模型正确预测的能力可伸缩性：对大量数据，有效的构建模型的能力可解释性：学习模型提供的理解和洞察的层次常见的分类算法
逻辑回归(尽管是回归的算法但实际上是完成分类的问题)
决策树(包括ID3算法、C4.5算法和CART算法)
神经网络
贝叶斯
K-近邻算法
支持向量机(SVM)这些分类算法适合的使用场景并不完全一致，需要根据实际的应用评价才能选对适合的算法模型。
分类算法的常见应用包括：决策树方法在医学诊断、贷款风险评估等领域应用;神经网络在识别手写字符、语音识别和人脸识别等应用，贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本拼写纠正方向的应用等。
分类也是一个常见的预测问题，这个分类解决的问题与生活中分类问题基本一致，比如我们会根据天气的情况决定是否出行，这里面的天气情况就是因变量特征值，出行与否就是因变量标签值，分类算法是将我们思考的过程进行了自动化或半自动化。
数据挖掘中的分类的应用是根据事物在数据层面表现的特征，对事物进行科学的分类。分类与回归的区别在于：回归可用于预测连续的目标变量，分类可用于预测离散的目标变量。
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2025-02-12
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