gee中有哪些分类器

Gee中有许多分类器可以用于数据分析和机器学习任务。以下是其中几个常用的分类器：

1. 决策树分类器：基于特征属性和目标变量之间的关系，通过构建一棵决策树来进行分类预测。

2. 随机森林分类器：由多棵决策树组成的集成学习算法，通过对每个决策树投票的方式进行分类。

3. 支持向量机分类器：利用非线性映射将低维空间中的数据映射到高维空间，通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行分类。

4. 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算各个类别的后验概率来进行分类。

5. 最近邻分类器：通过对已知数据样本进行分类，然后根据新的样本与已知样本的相似度进行分类预测。

6. AdaBoost分类器：基于多个弱分类器的加权组合，通过迭代训练来提高分类性能。

7. 神经网络分类器：由多个神经元层组成的网络，通过训练神经元之间的连接权重来进行分类预测。

以上是一些常见的分类器，它们各有优缺点和适用场景，根据具体的数据特征和问题需求来选择合适的分类器可以提高分类性能。