一對多分類器優(yōu)缺點？優(yōu)點:在小規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，適合多分類任務和增量訓練。該算法簡單，常用于文本分類。分類精度高，速度快。決策樹模型具有可讀性和描述性，有助于人工分析。效率高，決策樹只需要建立一次，

一對多分類器優(yōu)缺點？

優(yōu)點:在小規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，適合多分類任務和增量訓練。該算法簡單，常用于文本分類。分類精度高，速度快。決策樹模型具有可讀性和描述性，有助于人工分析。效率高，決策樹只需要建立一次，重復使用，每次預測的最大計算次數(shù)不超過決策樹的深度。

缺點:對輸入數(shù)據(jù)的表達非常敏感。由于假設樣本屬性是獨立的，如果特征屬性是相關(guān)的，效果并不好。

決策樹模型具有可讀性和描述性，有助于人工分析。2)效率高，決策樹只需要建立一次，反復使用，每次預測的最大計算次數(shù)不超過決策樹的深度。

分類預測包括哪些預測？

分類和預測

分類和數(shù)值預報是兩種主要的預報問題。分類是預測分類(離散和無序)標簽，而預測是建立連續(xù)值函數(shù)模型。

首先，對問題進行分類的步驟:

1.使用訓練集建立描述預定義數(shù)據(jù)類或概念集的分類器。

第一步，也叫 "學習步驟與技巧or "培訓模型階段和階段通過分析來自訓練集的學習，使用特定的分類算法來構(gòu)建相應的分類器或分類模型。這一步也可以看作是通過訓練樣本來學習映射或函數(shù)，這可以用來預測給定元組x的類標簽y。

訓練集由一個數(shù)據(jù)元組及其關(guān)聯(lián)的類標簽組成，數(shù)據(jù)元組X由一個n維屬性向量組成，表示第I個屬性上元組的值。

由于訓練集中的每個元組都有其對應的類標簽，因此分類模型的訓練過程也稱為監(jiān)督學習，即分類器的學習是在被告知每個訓練元組屬于哪個類的監(jiān)督下進行的。

與此相對應的是聚類，也稱為無監(jiān)督學習。在學習的過程中，每個訓練元組的類標簽是未知的，學習形成的類的個數(shù)或集合也可能是未知的。

2.使用第一步中建立的分類模型對新數(shù)據(jù)進行分類。

建立相應的分類模型后，可以用來對新數(shù)據(jù)進行分類。衡量具體型號性能的主要指標是精度。

(1)分級機的精度測量

準確率Acc(M)，在模式識別文獻中也稱為分類器的整體識別率，是分類器M正確分類的元組的百分比，反映了分類器對各種元組的識別。

混淆矩陣是分析分類器以識別不同類元組的有效工具。給定m個類，混淆矩陣是m*m的二維表，指示被分類器標記為類j的元組的數(shù)量。理想情況下，對于具有以下功能的設備有準確率高的分類器，大部分元組集中在混淆矩陣的對角線上。

給定兩個類，可以使用術(shù)語正元組(感興趣的主類元組)和負元組。真陽性表示被分類器正確分類的陽性元組，真陰性是被分類器正確分類的陰性元組。假陽性是被錯誤分類的陰性元組，即實際上陰性元組被預測為陽性元組。假陰性是用錯誤標記的正元組，即實際上正元組被分類器歸類為負元組。