分类与回归

分类和回归皆可预测，但分类输出类别标签（离散属性），回归输出连续属性值。举例：预测客户流失（分类），预测商场营业额（回归）。

WEKA数据挖掘：分类与回归详解 在WEKA平台中，分类和回归功能都被整合在“Classify”选项卡下。 核心概念： Class属性： 作为预测目标的属性，其类型决定了任务是分类还是回归。 若Class属性为分类型，则任务为分类。 若Class属性为数值型，则任务为回归。 训练集： 包含已知输入输出数据的数据集，用于模型训练。 操作流程： 数据预处理： 对原始数据进行清洗、转换等操作，以适应算法需求。 模型建立： 选择合适的分类或回归算法，并使用训练集进行模型训练。 模型评估： 通常采用10折交叉验证等方法评估模型性能。 模型应用： 使用训练好的模型对新的、未知输出的数据集进行预测。

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

预测型数据分析：分类与逻辑回归 数据分析师培训 本课件涵盖以下内容： 分类方法概述 逻辑回归模型原理 模型建立与评估 应用案例分析

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

提供了RVM分类器及回归Matlab源代码的实例，可通过点击SB1_ExampleClassify.m查看RVM分类结果。

在回归分析中，如何有效地应用分类型变量是一个关键问题。除了二值和排序型变量外，其他类型的分类型变量可以通过转化为虚拟变量来增强模型的表达能力。例如，对于属性“分布形式”有多个取值的情况，可以创建相应的虚拟变量。这种策略不仅能够保留原始信息，还能够有效地提升回归模型的预测能力。

平行回归PJ2库是一个用于并行编程的工具，特别设计用于在多核或多节点集群上运行。该程序支持逻辑回归任务，并可选择顺序或并行版本。并行版本可配置为批量训练，基于Mu Li、Tong Zhang、Yuqiang Chen和Alexander J. Smola的研究成果。该工具处理海量数据集，例如URL Reputation数据集，该数据集以稀疏SVM格式存储。URLDataStrategy类针对此数据集实现了高效的点积执行方法。

InsuLearn是一个功能强大的分布式系统，专注于对医学数据进行回归和分类，同时保障数据的安全性和隐私。该系统的核心目标是提供高效的数据处理和分析能力，以支持医学领域的研究和实践。您可以参考已发表的论文了解更多详细信息：Alborz Amir-Khalili，Soheil Kianzad，Rafeef Abugharbieh，Ivan Beschastnikh，MICCAI MLMI 2017。

这份笔记本提供了“符号回归与遗传编程”博客文章的配套代码和实验结果。 研究中使用的符号回归方法参考了 Moro 等人 (2016) 的研究。 参考文献 Moro, S., Rita, P., & Vala, B. (2016). Predicting social media performance metrics and evaluating the impact on brand building: A data mining approach. Journal of Business Research, 69(9), 3341–3351.