统计分类 统计分类英譯Statistical classification是机器学习非常重要的一个组成部分它的目标是根据已知样本的某些特征判断一个新的样本属于哪种已知的样本类分类是监督学习的一个实例根据已知训练集提供的样本通过计算选择特征参数建立判别函数以对样本进行的分类与之相对的是無監督學習例如聚类分析 统计分类机器学习是一种利用统计方法和算法来从数据中学习分类规则的技术分类是一种预测性分析目的是将输入数据分配到预定义的类别或标签中例如根据邮件的内容我们可以将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件 统计分类机器学习的基本步骤如下 数据收集和预处理这一步涉及到从不同的来源收集数据并对其进行清洗转换和标准化以便于后续的分析 特征选择和提取这一步涉及到从数据中选择和提取与分类任务相关的特征或属性特征可以是数值的类别的或文本的特征选择和提取的目的是降低数据的维度减少噪声和冗余提高分类的准确性和效率 模型选择和训练这一步涉及到从多种统计分类算法中选择合适的模型并用训练数据来训练模型训练数据是已经有类别标签的数据用于让模型学习分类规则常用地统计分类算法有逻辑回归朴素贝叶斯支持向量机决策树随机森林神经网络等 模型评估和优化这一步涉及到用测试数据来评估模型的性能和泛化能力测试数据是没有类别标签的数据用于检验模型是否能正确地分类新的数据常用的评估指标有准确率召回率精确率F分数等根据评估结果我们可以对模型进行调整和优化以提高分类的效果 模型部署和应用这一步涉及到将训练好的模型部署到实际的应用场景中如网站手机应用智能设备等模型部署和应用的目的是利用模型的分类能力来解决实际的问题如垃圾邮件过滤情感分析人脸识别等