【机器学习】几种常见的机器学习分类模型及代码实现

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逻辑回归模型（Logistic Regression Model） 逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。它的基本思想是，将特征与权重相乘并加上偏置项，得到一个线性函数，然后将其转化为一个概率值，使用sigmoid函数将线性函数映射到[0, 1]区间，表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归可以用于二分类问题和多分类问题，常用的优化算法包括梯度下降和牛顿法。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 创建逻辑斯蒂回归分类器 lr = LogisticRegression() # 加载数据 X, y = load_data() # 拟合模型 lr.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = lr.predict(X_test) 决策树模型（Decision Tree Model） 决策树是一种基于树结构的分类模型，其基本思想是通过对样本特征进行划分，将样本逐步分类到不同的叶子节点中。决策树的优点是易于理解、解释和可视化，同时不需要对数据进行过多的预 ………………………………