机器学习——数学建模应用
概念:数据有输入变量x和输出变量y,找到输入变量和输出变量的关系 Y=F(X)
不一定是函数,只代表输入到输出的一种关系
机器学习分类:监督学习、无监督学习、强化学习
监督学习分类:分类问题和回归问题
分类:输出变量为有限个离散值(判断好坏/判断种类)
回归:输出变量为连续性变量(预测房价/预测产量)
MATLAB中(分类学习器和回归学习器)
无监督学习:数据全部作为输入变量,没有输出变量,希望得到数据中蕴含的某种规律
分类:聚类和降维
回归问题的衡量指标
分类问题的衡量指标
混淆矩阵
查全率和查准率是负相关的关系
ROC曲线,靠近左上角的效果更好
若两条ROC曲线发生了交叉,很难证明谁优谁劣,因此引入AUC
AUC:ROC曲线与下方坐标轴围成的面积,【0,1】
AUC越大,模型分类效果越好;AUC<0.5,模型不可用;AUC>0.85表现较好
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