回归和分类 | 监督机器学习

监督机器学习是机器学习中的一个主要分支，其主要目标是训练模型来执行分类或回归任务。分类任务是将输入分为预定义的几个类别中的一类，而回归任务是预测一个连续的数值。

回归

什么是回归？

回归是指用来预测连续数值型输出的一类机器学习问题。常用的回归算法有线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归、神经网络回归等。 回归算法在统计学和经济学等实现会经常用到。

如何实现？

在Python中，使用Scikit-learn来实现回归模型非常方便：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

#准备数据
X = [[0], [1], [2]]
y = [0, 1, 2]

#创建模型
model = LinearRegression()

#训练模型
model.fit(X, y)

#进行预测
print(model.predict([[3]]))

输出： array([3.])

分类

什么是分类？

分类是指将一个输入数据分到预定义的类别中的过程。 常见的分类算法有决策树分类、朴素贝叶斯分类、支持向量机、K近邻分类、逻辑回归、神经网络分类等。分类算法在电商、医疗等领域经常用到。

如何实现？

在Python中，使用Scikit-learn来实现分类模型非常方便：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

#准备数据
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]

#创建模型
model = GaussianNB()

#训练模型
model.fit(X, y)

#进行预测
print(model.predict([[2.9], [3.2]]))

输出：array([1, 1])

总结

回归和分类是监督机器学习中最重要的两个领域，掌握这两种算法能让我们完成更多有价值的任务。通过Scikit-learn库，我们能够快速地实现和训练回归和分类模型。