AB Data

2.逻辑回归
尽管名为逻辑回归，但它用于二元分类任务。它预测输入属于特定类别的概率，因此适合需要对数据进行分类的场景。

应用：垃圾邮件检测、疾病诊断、信用评分。

优点：对于二元结果来说简单且有效。

局限性：仅限于线性边界；非线性数据的性能会下降。

该算法使用逻辑函数将输出转换为概率，根据阈值对数据点进行分类。


3.决策树
决策树根据条件将数据拆分为分支，最终得出预测结果。该模型直观且反映了人类的决策过程。

应用：风险分析、决策支持系统和预测模型。

优点：易于可视化和解释；可处理数字和分类数据。

局限性：容易过度拟合；对数据的细微变化敏感。

决策树类似于流程图，其中每个节点代表基于特征的决策点，每个分支导致不同的结果。

4.随机森林
随机森林是一种基于多棵决策树的集成方法。通过对多棵树 海外亚洲数据 的预测取平均值，此方法可以减少过度拟合并提高准确性。

应用：分类、回归和特征选择。

优点：抗噪声能力强；减少过度拟合。

局限性：计算密集；可解释性较差。

这个想法是创建一个树的“森林”，每棵树都根据数据和特征的随机子集进行训练，并结合它们的输出以获得更准确的结果。