机器学习课后答案,机器学习课后习题答案解析——深化了解机器学习原理

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机器学习课后习题答案解析——深化了解机器学习原理

一、逻辑回归课后习题解析

逻辑回归是机器学习中的一种常用分类算法，常用于二分类问题。以下是对逻辑回归课后习题的解析：

1.1 运用Hastie et al.(2009)的南非心脏病数据SAheart.csv进行逻辑回归

（1）核算样本中有冠心病的份额。

解析：首要，咱们需求读取SAheart.csv数据，然后核算chd（冠心病）为1的样本数量，再除以总样本数量，即可得到冠心病的份额。

1.2 数据预处理

解析：因为数据包括分类变量，咱们需求运用指令`xpd.getdummies(X)`将数据矩阵X中的分类变量设为虚拟变量。一起，运用`randomstate0`预留100个观测值作为测验集。

1.3 逻辑回归模型练习

解析：在练习会集，运用sklearn模块的LogisticRegression类（设参数`C=1e10`与`fit_intercept=False`），将chd对其他变量进行逻辑回归。

1.4 展现回归系数

解析：经过调用`coef_`特点，咱们能够得到逻辑回归模型的回归系数，然后剖析各个特征对方针变量chd的影响程度。

1.5 核算测验集猜测概率

解析：运用练习好的模型对测验集进行猜测，得到猜测概率，并展现前5个猜测概率。

1.6 核算准确率、过错率

二、决策树课后习题解析

决策树是一种常用的分类和回归算法，以下是对决策树课后习题的解析：

2.1 决策树构建

解析：首要，咱们需求挑选适宜的特征和切割战略，然后依据信息增益、基尼指数等目标构建决策树。

2.2 决策树剪枝

解析：为了避免过拟合，咱们需求对决策树进行剪枝，下降模型的复杂度。

2.3 决策树运用

解析：将构建好的决策树运用于新的数据集，进行分类或回归猜测。

三、支撑向量机课后习题解析

支撑向量机是一种常用的二分类算法，以下是对支撑向量机课后习题的解析：

3.1 支撑向量机原理

解析：支撑向量机经过寻觅最优的超平面，将不同类其他数据点分隔，然后完成分类。

3.2 核函数挑选

解析：核函数能够将低维空间的数据映射到高维空间，然后进步模型的分类才能。

3.3 支撑向量机练习

解析：运用支撑向量机算法