Python机器学习分类介绍,分类是一种机器学习方法，用于将未知项目分类到一组离散类别中。分类通过学习特征变量和目标变量之间的关系来确定未标记测试用例的类标签。我们以贷款违约预测为例，说明了分类器的应用。分类还可以用于流失检测、广告反应预测等业务场景。分类算法有很多种，包括决策树、朴素贝叶斯、线性判别分析等。分类在电子邮件过滤、语音识别、手写识别、生物识别、文档分类等领域都有广泛应用。
在这个视频中，我们将为您介绍分类。分类是一种监督学习方法，可以被认为是将某些未知项目分类或分类为一组离散类别的方法。分类尝试学习集合之间的关系特征变量和感兴趣的目标变量。分类中的目标属性是具有离散值的分类变量。
分类和分类器是如何工作的呢？给定一组训练数据点以及目标标签，分类确定未标记测试用例的类标签。举个例子，贷款违约预测是一个很好的分类示例。银行可以利用以往的贷款违约数据来预测哪些客户可能在偿还贷款时遇到问题。通过使用现有的贷款违约数据，包括客户的年龄、收入、教育等信息，建立一个分类器，将新客户或未来潜在的默认值传递给模型，并对其进行标记，即数据点为违约者或非违约者。
分类器可以是二元分类器或多类分类器。例如，收集了一组患者的数据，他们都患有同样的疾病。在治疗过程中，每个患者对三种药物中的一种有反应。可以使用此标记数据集来构建分类模型，找出适用于未来患有相同疾病的患者的药物。
分类还有其他业务用例，例如预测客户所属的类别、流失检测以及预测客户对广告活动的反应。数据分类在各个行业都有广泛应用，如电子邮件过滤、语音识别、手写识别、生物识别、文档分类等。
分类算法有很多种，包括决策树、朴素贝叶斯、线性判别分析、k-最近邻、逻辑回归、神经网络和支持向量机。在本课程中，我们将介绍其中一些分类算法的内容.
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