二分类模型 机器学习算法应用

二分类模型在机器学习中用于预测样本属于两个类别中的哪一个。这类模型广泛应用于各种领域，如垃圾邮件检测、情感分析（正面或负面）、疾病诊断（患病或健康）、推荐系统（喜欢或不喜欢）等。常用的二分类算法包括：

1. **逻辑回归（Logistic Regression）**：基于线性回归模型，通过Sigmoid函数将预测结果转换为0-1之间的概率。

2. **支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**：通过找到最优决策边界最大化数据的间隔，适用于线性和非线性问题。

3. **朴素贝叶斯（Naive Bayes）**：基于贝叶斯定理，假设特征之间独立，计算后验概率来进行分类。

4. **决策树（Decision Trees）**：通过一系列规则和条件对数据进行划分，直观易懂，常用于特征重要性的评估。

5. **随机森林（Random Forest）**：集成多个决策树，降低过拟合风险，提高预测性能。

6. **神经网络（Neural Networks）**：特别是深度学习中的二分类模型，如卷积神经网络（CNN）在图像识别，或循环神经网络（RNN）在序列数据处理中表现优秀。

7. **梯度提升（Gradient Boosting）**：例如GBDT（梯度提升决策树）通过迭代的方式逐步改进模型。