分類器是數(shù)據(jù)挖掘中樣本分類的總稱，包括決策樹、logistic回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。什么是分類器文件？在分類問題中，因變量y可視為數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，屬于分類變量。所謂分類問題就是在數(shù)據(jù)的自變量x

分類器是數(shù)據(jù)挖掘中樣本分類的總稱，包括決策樹、logistic回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。

什么是分類器文件？

在分類問題中，因變量y可視為數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，屬于分類變量。

所謂分類問題就是在數(shù)據(jù)的自變量x空間中尋找一些決策邊界，用不同的標(biāo)簽將數(shù)據(jù)分開。如果某一方法得到的決策邊界在自變量x空間中是線性的，則該方法稱為線性分類器。貝葉斯分類器的分類原理是利用貝葉斯公式，通過(guò)對(duì)象的先驗(yàn)概率，即對(duì)象屬于某一類的概率，計(jì)算出對(duì)象的后驗(yàn)概率，并選擇后驗(yàn)概率最大的類作為對(duì)象所屬的類。也就是說(shuō)，貝葉斯分類器是最小錯(cuò)誤率意義上的優(yōu)化。目前，貝葉斯分類器主要有樸素貝葉斯、Tan、ban和GBN四種。