机器学习：分类，回归，聚类_理解机器学习方法在数据分析中的应用,采用逻辑回归方法进行分类分析

分类：

分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。

1.逻辑回归 logistic

Logistic 回归是与线性回归相对应的一种分类方法，且该算法的基本概念由线性回归推导而出。Logistic 回归通过 Logistic 函数（即 Sigmoid 函数）将预测映射到 0 到 1 中间，因此预测值就可以看成某个类别的概率。

该模型仍然还是「线性」的，所以只有在数据是线性可分（即数据可被一个超平面完全分离）时，算法才能有优秀的表现。同样 Logistic 模型能惩罚模型系数而进行正则化。

• 优点：输出有很好的概率解释，并且算法也能正则化而避免过拟合。Logistic 模型很容易使用随机梯度下降和新数据更新模型权重。
• 缺点：Logistic 回归在多条或非线性决策边界时性能比较差。

2.分类树、决策树

与回归树相对应的分类算法是分类树。它们通常都是指决策树，或更严谨一点地称之为「分类回归树（CART）」，这也就是非常著名的 CART 的算法。

• 优点：同回归方法一样，分类树的集成方法在实践中同样表现十分优良。它们通常对异常数据具有相当的鲁棒性和可扩展性。因为它的层级结构，分类树的集成方法能很自然地对非线性决策边界建模。

• 缺点：不可约束，单棵树趋向于过拟合，使用集成方法可以削弱这一方面的影响。

3 深度学习