样本数123，特征数20000个，适合什么机器学习模型建立二元分类器？

对于样本数较少、特征数较多的情况，适合使用一些高维数据处理能力较强的机器学习模型。以下是几种常见的适合二元分类任务的模型：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种简单且高效的线性分类模型，适用于二元分类问题。它可以用于处理高维特征，且计算速度相对快。

2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM 是一种非常灵活的模型，可以处理高维数据，并能够处理非线性问题。它通过构建一个最优超平面来进行分类。

3. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习方法，可以处理高维数据和大量特征。它由多个决策树构成，通过投票或平均预测结果来进行分类。

4. 梯度提升树（Gradient Boosting Tree）：梯度提升树也是一种集成学习方法，通过迭代训练多个决策树来提高预测性能。它在处理高维数据和大量特征时表现良好。

5. 神经网络（Neural Networks）：神经网络拥有强大的非线性建模能力，可以处理高维数据和大量特征。然而，由于样本数较少，可能会面临过拟合的问题，需要进行合适的正则化。

在选择模型时，除了考虑特征数和样本数外，还需要考虑数据的分布、特征之间的相关性等因素。可以尝试使用交叉验证等方法来评估不同模型的性能，并选择最适合的模型建立二元分类器。

相关问题

请给我一个多样本多标签时序二分类的机器学习代码

好的，以下是一个基于Python的多样本多标签时序二分类的机器学习代码，使用了LSTM神经网络模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 准备数据
X_train = np.random.random((100, 10, 3)) # 100个样本，每个样本有10个时序数据，每个时序数据有3个特征
y_train = np.random.randint(0, 2, size=(100, 5)) # 100个样本，每个样本有5个标签，每个标签取值为0或1

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 3))) # 32个LSTM单元，输入形状为(10, 3)
model.add(Dense(5, activation='sigmoid')) # 输出层，5个节点，使用sigmoid激活函数

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
X_test = np.random.random((10, 10, 3)) # 10个测试样本，每个样本有10个时序数据，每个时序数据有3个特征
y_pred = model.predict(X_test) # 预测结果，形状为(10, 5)

这个代码中，我们生成了100个训练样本和10个测试样本，每个样本都有10个时序数据和3个特征。标签是多样本多标签的形式，每个样本有5个标签，每个标签取值为0或1。我们使用了LSTM神经网络模型来处理这个问题，输出层使用sigmoid激活函数来进行二分类。在训练时，我们使用了二元交叉熵作为损失函数，并使用adam优化器进行模型优化。

机器学习的召回率是什么？能举个具体的例子吗？

机器学习的召回率是指分类器正确分类的正样本数量占真实正样本总数的比例。举个例子，如果我们使用一个二元分类器来判断一张图片中是否有狗，其中有100张图片，其中50张是狗，分类器将其中40张图片判断为狗，实际上有10张狗被错误地判断为猫，那么分类器的召回率就是 40/(40+10)=0.8。召回率是机器学习中一个重要的评价指标，通常我们希望召回率越高越好，因为高召回率意味着分类器能够正确地识别出更多的正样本。召回率和精确率是机器学习中两个常用的评价指标，需要根据具体应用场景来选择更加重要的指标。