常见分类器(如随机森林,SVM)做二分类

发布网友发布时间：2024-10-21 05:17

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热心网友时间：2024-11-12 12:34

本文将详细阐述如何使用常见分类器（如随机森林和SVM）进行二分类任务，从数据导入到模型评估，以Python为例，逐步展开。

首先，数据处理是关键步骤。以医学声学数据为例，目标是识别帕金森患者。我们需要导入数据，划分特征（feature）和标签（label），以及将数据集划分为训练集和测试集。train_size用来设定训练与测试数据的比例，random_state用于确保每次划分数据集的随机性一致性，stratify则保证两类数据在训练和测试集中的比例与原数据集相同。

接下来，借助sklearn库中的RandomForestClassifier进行模型训练。如果不指定参数，函数会自动分配。fit函数是训练模型的核心，其参数解释和具体用法可以自行查阅。训练好的模型要妥善保存，防止覆盖。

评估模型性能时，特征重要性是考察因素之一。随机森林自带的feature_importances_方法和新兴的SHAP分析方法可以提供不同的视角。SHAP分析流程涉及计算每个特征对预测结果的影响。

最后，通过绘制ROC曲线和混淆矩阵，我们可以更直观地了解模型的分类能力和预测准确性。这些图表是评估模型性能的重要工具。

本文涉及的库和工具包括但不限于sklearn，用于实现机器学习功能，以及用于特征重要性分析和模型评估的其他相关库。