分类入门

分类是机器学习中最基本的任务之一，它是将一个未知样本分配到一组已知标签之一的任务。在本文中，我们将介绍分类的基本概念和常见算法。

基本概念

特征

特征是描述样本的属性，也称为变量。例如，对于一个人的样本，身高、体重、年龄等都可以作为特征。

标签

标签是样本的类别，也称为目标变量。例如，对于一个人的样本，男、女两个标签可以用来描述性别。

数据集

数据集是由多个样本组成的集合。每个样本都有多个特征和一个相应的标签。在机器学习中，我们通常将数据集分成训练集和测试集。

模型

模型是基于训练数据得到的结果。在分类任务中，模型将样本的特征映射为相应的标签。

常见算法

k-最近邻算法（k-Nearest Neighbor，kNN）

k-最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。对于一个未知的样本，通过其最近邻的k个样本的标签，来得到相应的分类结果。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建kNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测样本标签
y_pred = knn.predict(X_test)

决策树算法（Decision Tree）

决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过对特征进行分裂，最终得到一个由各个节点构成的树形结构。对于一个未知的样本，通过遍历各个节点，最终到达叶子节点，来得到相应的分类结果。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器
tree = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
tree.fit(X_train, y_train)

# 预测样本标签
y_pred = tree.predict(X_test)

支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机是一种二分类模型，通过寻找最适合样本的决策边界来进行分类。对于一个未知的样本，通过与决策边界的距离，来得到相应的分类结果。

from sklearn.svm import SVC

# 创建SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测样本标签
y_pred = svm.predict(X_test)

总结

分类是机器学习中最基本的任务之一，它通过将未知样本分配到已知标签之一，来进行分类任务。常见的分类算法包括k-最近邻、决策树和支持向量机算法，每个算法都有各自的优缺点，我们需要根据具体场景来选择合适的算法。