机器学习——数学建模应用_数学建模机器学习-程序员宅基地

技术标签: 数学建模  机器学习  人工智能  

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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