一、回归任务

1. 线性回归 (Linear Regression)

• 概述：线性回归是一种统计方法，通过线性关系来预测目标值。假设输入特征与输出变量之间是线性关系，目的是找到一条最优的线性拟合线。

• 公式：线性回归拟合的目标是找到一条直线，使数据点与直线的距离（误差）平方和最小。假设有 ( n ) 个样本，每个样本有 ( m ) 个特征，模型形式为：
  $$y=w_1{x}_1+w_2{x}_2+\cdots +w_m{x}_m+b$$
  其中，( $y$ ) 是预测值，( $w_i$) 是各特征的回归系数，( $b$ ) 是偏置项。

• 损失函数 (MSE)：通过最小化均方误差（MSE）来优化模型参数：
  $$J(w,b)=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2$$
  其中，( $y_i$ ) 是实际值，( ${\hat{y}}_i$) 是预测值。

• 原理：通过最小化均方误差（MSE）找到最佳参数。 使用梯度下降或正规方程来求解。

• 应用场景：适用于数据之间存在线性关系的情况，如房价预测、销售预测等。

• 优缺点：

  • 优点：简单易理解，计算效率高。
  • 缺点：仅适用于线性数据，对异常值敏感。

• 代码示例：

  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  
  # 创建线性回归模型
  model = LinearRegression()
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

2. 决策树回归 (Decision Tree Regression)

• 概述：决策树回归是一种使用树形结构来表示决策过程的回归模型。该模型通过不断划分数据集来生成树状结构，直至每个叶节点都包含相似的输出。

• 公式：决策树在每个分裂节点选择一个特征和分割点，将数据集划分成两个子集，以最小化分裂前后的方差或均方误差。例如，对于一个分裂节点，目标是找到分裂前后误差之和最小的划分方式。

• 损失函数：在决策树中使用方差作为损失函数：
  $$\text{MSE}=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(y_i-\bar{y}{)}^2$$
  其中，( $y_i$ ) 是样本真实值，( $\bar{y}$ ) 是节点中样本的均值。

• 原理：决策树回归使用以下策略进行划分：

  • 选择最优特征：使用均方差（MSE）或绝对误差（MAE）来选择最佳分割特征。
  • 停止条件：树的深度达到预设值，或叶节点中的样本数少于预定值。

• 应用场景：适用于非线性关系的数据，且特征之间无明显交互的情况。

• 优缺点：

  • 优点：易解释，能捕捉非线性关系。
  • 缺点：容易过拟合，尤其是深度大的情况下。

• 代码示例：

  from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
  
  # 创建决策树回归模型
  model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

3. 支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR)

• 概述：支持向量回归使用支持向量机的方法解决回归问题，能够在特定的误差范围内忽略部分误差。

• 公式：SVR 的目标是找到一个决策平面，使得所有样本点距离平面的距离不超过一个给定的阈值（通常是 ($ϵ$)）。 SVR 的预测模型为：
  $$f(x)=\sum _{i=1}^n(w\cdot \varphi (x_i)+b)$$
  通过优化下列目标函数求解 ( w ) 和 ( b )：
  $$\underset{w,b}{\min }\frac{1}{2}\Vert w{\Vert }^2+C\sum _{i=1}^n\max (0,|y_i-{\hat{y}}_i|-ϵ)=\min \frac{1}{2}||w|{|}^2+C\sum _{i=1}^n{\xi }_i$$
  其中 ( $C$ ) 是正则化参数，用于控制训练样本对模型的影响。($ϵ$) 是容忍的误差范围。 (${\xi }_i$)：松弛变量，表示某些数据点到超平面的距离

• 原理：

  • 找到最优超平面：通过最大化数据点与超平面之间的间隔。
  • 松弛变量：允许一些点落在超平面之外，增加模型的容错能力。

• 应用场景：适合高维数据，噪声敏感场景。

• 优缺点：

  • 优点：对异常值较鲁棒，适合高维数据。
  • 缺点：计算复杂度高，参数调优困难。

• 代码示例：

  from sklearn.svm import SVR
  
  # 创建支持向量回归模型
  model = SVR(kernel='rbf')
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

4. 随机森林回归 (Random Forest Regression)

• 概述：随机森林是一种集成学习算法，通过多个决策树的预测结果进行平均来提高准确性和稳定性。

• 公式：随机森林是多棵决策树的集合，每棵树独立预测，然后取平均值作为最终预测结果。对于每个输入数据点 ( $x$ )，随机森林模型的预测值为：
  $$\hat{y}=\frac{1}{T}\sum _{t=1}^T{h}_t(x)$$
  其中 ( $T$ ) 是决策树的数量，( $h_t(x)$ ) 是第 ( $t$ ) 棵树的预测值。

• 原理：随机森林的构建过程如下：

  • 引导采样（Bagging）：从原始数据集中有放回地随机抽取多个样本集。
  • 训练多棵决策树：对每个样本集训练一棵决策树。
  • 预测：通过对所有树的预测结果取平均来得到最终结果。

• 应用场景：适用于高维数据和复杂特征。

• 优缺点：

  • 优点：抗过拟合能力强，能处理非线性关系。
  • 缺点：计算资源消耗较高。

• 代码示例：

  from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
  
  # 创建随机森林回归模型
  model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5)
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

5. 梯度提升回归 (Gradient Boosting Regression)

• 概述：梯度提升是一种集成学习方法，通过逐步构建多个弱学习器并不断优化误差。

• 公式：梯度提升回归逐步构建多个弱学习器（决策树），每个学习器拟合前一个模型的残差。目标函数为：
  $$L(y,F(x))=\sum _{i=1}^{N}l(y_i,F(x_i))$$
  其中 ($l$) 是损失函数，($F$) 是模型的预测函数。每一轮的模型更新为：
  $$F_m(x)=F_{m-1}(x)+\gamma h_m(x)$$
  其中 ($\gamma$) 是学习率，($h_m(x)$) 是新基础学习器的输出。

• 原理：梯度提升的过程如下：

  • 初始化模型：用简单的常数值来初始化模型。
  • 迭代训练：在每次迭代中，计算当前模型的残差，使用这些残差来训练新的基础学习器（通常是决策树）。
  • 更新模型：将新学习器的预测结果添加到当前模型中。

• 应用场景：适合数据量大且复杂度高的情况，如金融预测。

• 优缺点：

  • 优点：精度高，能够处理复杂特征。
  • 缺点：计算时间长，易过拟合。

• 代码示例：

  from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
  
  # 创建梯度提升回归模型
  model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=5)
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

二、分类任务

1. 逻辑回归 (Logistic Regression)

• 概述：逻辑回归是一种分类算法，通过 sigmoid 函数将输出限制在 [0,1] 范围内。

• 公式：逻辑回归用于估计样本属于某一类别的概率，模型输出是一个概率值。对于输入 ( $x$ )，逻辑回归的输出是：
  $$P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-(w\cdot x+b)}}$$
  其中，( $w$ ) 是回归系数，( $b$ ) 是偏置项。

• 损失函数：逻辑回归的损失函数是交叉熵损失（对数损失）：
  $$J(w,b)=-\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n\left[y_i\log ({\hat{y}}_i)+(1-y_i)\log (1-{\hat{y}}_i)\right]$$
  其中，( ${\hat{y}}_i$ ) 是预测概率，( $y_i$ ) 是实际标签。

• 原理：

  • 通过最大似然估计（MLE）来估计参数($\beta$)，最大化目标函数：
    $$L(\beta )=\prod _{i=1}^{N}p(y_i|x_i;\beta )$$
  • 损失函数为对数损失（Log Loss）：
    $$L=-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N[y_i\log (p)+(1-y_i)\log (1-p)]$$

• 应用场景：适合二分类问题，如垃圾邮件检测、信用评分等。

• 优缺点：

  • 优点：简单高效，适合二分类。
  • 缺点：难以处理非线性数据，特征工程依赖强。

• 代码示例：

  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  
  # 创建逻辑回归模型
  model = LogisticRegression()
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

2. K 近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)

• 概述：K近邻算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归任务。它的基本思想是对于一个待分类的样本，计算训练集中所有样本与该样本的距离，选择距离最近的 ( $K$ ) 个样本，根据这 ( $K$ ) 个样本的标签进行投票或加权平均，从而决定待分类样本的类别或数值。
• 公式：KNN算法通常使用欧几里得距离来衡量样本之间的相似度，计算公式为：
  $$d(x,y)=\sqrt{\sum _{i=1}^n(x_i-y_i{)}^2}$$
  其中 ( $x$ ) 和 ( $y$ ) 是两个样本，( $n$ ) 是特征的维度。

KNN 回归：在回归任务中，KNN 的预测规则如下：

• 同样计算待预测样本 ( $x$) 与训练集中所有样本的距离。
• 选取距离最近的 ( $K$ ) 个样本 ( { x 1 , x 2 , … , x K } \{x_1, x_2, \ldots, x_K\} {x1​,x2​,…,xK​} )。
• 将这 ( $K$ ) 个样本的目标值进行平均，得到预测值：
  $$\hat{y}=\frac{1}{K}\sum _{i=1}^K{y}_i$$
  其中 ( $y_i$ ) 是第 ( $i$ ) 个最近邻的目标值。

KNN 分类：在分类任务中，KNN 的分类规则如下：

• 计算待分类样本 ( $x$ ) 与训练集中所有样本的距离。
• 选取距离最近的 ( $K$ ) 个样本，记为 ( { x 1 , x 2 , … , x K } \{x_1, x_2, \ldots, x_K\} {x1​,x2​,…,xK​} )。
• 统计这 ( $K$ ) 个样本中每个类别的数量，选择数量最多的类别作为 ( $x$ ) 的预测类别：
  y ^ = mode { y 1 , y 2 , … , y K } \hat{y} = \text{mode} \{y_1, y_2, \ldots, y_K\} y^​=mode{y1​,y2​,…,yK​}
  其中 ( $y_i$ ) 是第 ( $i$ ) 个最近邻的真实类别。
• K值的选择：$K$值的选择对模型的性能至关重要。较小的$K$值可能会导致过拟合，而较大的$K$值可能会导致欠拟合。一般使用交叉验证法选择最优$K$值。

• 原理：

  • 距离度量：常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
  • K值选择：选择K个最近邻居的数量，K值过小会导致噪声影响，过大会导致决策边界模糊。

• 应用场景：适合小数据集、非线性分布的数据。广泛用于推荐系统、图像分类等。

• 优缺点：

  • 优点：简单、无需训练过程，适用于少量数据。
  • 缺点：对噪声敏感，计算复杂度较高，需选择合适的 ( $K$ ) 值。

• 代码示例：

  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  
  # 创建 KNN 分类器，设定 K=5
  model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

3. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

• 概述：SVM 是一种二分类模型，通过构造最优超平面来最大化不同类别之间的间隔。适用于高维数据集。

• 公式：最大化间隔的目标为：
  $$\min \frac{1}{2}||w|{|}^2$$
  同时满足约束条件：
  $$y_i(w\cdot x_i+b)\ge 1,\forall i$$

• ($w$)：超平面的法向量

• ($b$)：偏置项

• 原理：

  • 最大间隔超平面：通过拉格朗日乘数法求解优化问题，构造间隔最大化的分隔超平面。
  • 软间隔：对于非线性可分的情况，SVM引入松弛变量，允许部分样本点在间隔内。

• 应用场景：适用于文本分类、图像识别、医药诊断等高维数据集。

• 优缺点：

  • 优点：精度高，适用于高维数据，能处理非线性数据。
  • 缺点：训练速度慢，内存占用大，参数调优复杂。

• 代码示例：

  from sklearn.svm import SVC
  
  # 创建 SVM 分类器，使用 RBF 核
  model = SVC(kernel='rbf')
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

4. 决策树分类 (Decision Tree Classification)

• 概述：决策树分类器通过树形结构将数据分割成不同类别。通过判断特征的条件将数据分配到叶节点的类别中。

• 公式：决策树根据每个特征的条件将数据分割成不同类别。通过信息增益或基尼系数选择最优特征分裂。以信息增益为例：
  $$\text{信息增益}=H(D)-\sum _{v=1}^V\frac{|D_v|}{|D|}H(D_v)$$
  其中 ( $H(D)$ ) 为数据集 ( $D$ ) 的熵，( $D_v$ ) 为按特征 ( $A$ ) 分割的数据集。

• 基尼系数：
  $$\text{Gini}(D)=1-\sum _{k=1}^K{p}_k^2$$
  其中，( $p_k$ ) 表示数据集中属于类别 ( $k$ ) 的概率。

• 原理：递归地选择最优特征进行分裂，生成树结构，直到满足停止条件。

  • 特征选择：通过信息增益、信息增益率或基尼指数来选择最佳特征进行分割。
  • 停止条件：达到预定的树深度，或叶节点中的样本数小于预定值。

• 应用场景：适合对数据解释性要求高的场景，如信用评分、风险分析等。

• 优缺点：

  • 优点：易于理解，处理非线性数据。
  • 缺点：容易过拟合，受噪声影响大。

• 代码示例：

  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  
  # 创建决策树分类器，设定最大深度为5
  model = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

5. 随机森林分类 (Random Forest Classification)

• 概述：随机森林是一种基于集成学习的算法，利用多棵决策树对数据进行分类。其结果是所有决策树的投票结果。

• 公式：随机森林是多棵决策树的集合，每棵树独立预测，然后取众数作为最终分类结果。对于输入数据点 ( $x$ )，随机森林模型的预测为：
  y ^ = mode { h t ( x ) } t = 1 T \hat{y} = \text{mode} \{ h_t(x) \}_{t=1}^{T} y^​=mode{ht​(x)}t=1T​
  其中 ( $T$ ) 是决策树的数量，( $h_t(x)$ ) 是第 ( $t$ ) 棵树的预测类别。

• 原理：通过随机抽样的方式训练多棵决策树，对结果进行平均或投票。

  • 引导采样（Bagging）：从原始数据集中随机抽取多个样本集来训练多棵树。
  • 特征随机选择：在每棵树的分割过程中，仅考虑随机选择的特征。

• 应用场景：适合处理高维度的数据，适用于人脸识别、文本分类等任务。

• 优缺点：

  • 优点：抗过拟合能力强，适合高维数据。
  • 缺点：训练和预测时间较长，模型复杂度高。

• 代码示例：

  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  
  # 创建随机森林分类器，设定100棵树
  model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

6. 朴素贝叶斯分类 (Naive Bayes Classification)

• 概述：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，假设特征之间是独立的。广泛用于文本分类问题。

• 公式：朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，通过计算后验概率进行分类。对于特征 ( $x_1,x_2,\dots ,x_n$ ) 和类别 ( $C$ )，后验概率 ( $P(C|x_1,x_2,\dots ,x_n$) ) 为：
  $$P(C|x_1,x_2,\dots ,x_n)=\frac{P(C)\cdot {\prod }_{i=1}^{n}P(x_i|C)}{P(x_1,x_2,\dots ,x_n)}$$
  其中 ( $P(C)$ ) 是类别的先验概率，( $P(x_i|C)$ ) 是在类别 ( $C$ ) 下观测到特征 ( $x_i$ ) 的概率。

• 原理：根据贝叶斯定理，计算每个类别的条件概率，选择后验概率最大的类别。

  • 通过贝叶斯定理计算给定特征条件下每个类别的后验概率：
    $$P(y|X)=\frac{P(X|y)P(y)}{P(X)}$$
    其中 ($P(X|y$)) 是给定类别的条件概率，($P(y)$) 是先验概率

• 应用场景：适用于文本分类、情感分析等任务。

• 优缺点：

  • 优点：速度快，效率高，适合多分类任务。
  • 缺点：特征独立假设较强，不适用于特征相关性强的情况。

• 代码示例：

  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
  
  # 创建朴素贝叶斯分类器
  model = GaussianNB()
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  # 预测
  y_pred = model.predict(X_test)
  

总结

• 回归任务：主要包括线性回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林和梯度提升回归。适用于连续值预测问题，如房价预测、销售额预测等。

  • 特点：回归算法通常基于最小化误差，通过拟合一条最优曲线预测目标值。
  • 选择建议：数据量小时首选线性回归；数据量大且复杂时，随机森林和梯度提升是不错的选择。

• 分类任务：包括逻辑回归、K近邻算法、支持向量机、决策树分类、随机森林分类、朴素贝叶斯分类。适用于离散值分类问题，如垃圾邮件识别、图像分类等。

  • 特点：分类算法通常通过最大化边界或使用集成方法来提高分类准确率。
  • 选择建议：数据量较小且线性分布时可用逻