python常见分类算法

Python中实现分类算法主要有以下几种：

1. 决策树（Decision Trees）：一种树形结构，决策树的每一个节点代表一个特征，节点上的值代表该特征在某个范围内的值，而节点的分支代表了该特征值下采用的决策规则，最后的叶子节点代表最终的分类结果。

2. 随机森林（Random Forests）：随机森林是决策树的集成方法，它构建多个决策树并对它们的预测结果进行投票或平均，以此来提高整体模型的准确性和稳定性。

3. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：一种二分类模型，它的基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。

4. K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：一种基本分类与回归方法。KNN的工作原理是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类别，则该输入实例也属于这个类别。

5. 逻辑回归（Logistic Regression）：虽然名字中有回归，实际上是一种广泛用于二分类问题的线性分类算法。逻辑回归通过使用sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，从而得到一个概率值。

6. 神经网络（Neural Networks）：一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。神经网络在模式识别、分类和预测等领域表现良好。