Adult数据集上的逻辑回归与朴素贝叶斯分类实验

"该实验报告主要涉及机器学习与数据挖掘领域的知识，具体是关于使用逻辑回归和朴素贝叶斯算法对Adult数据集进行分类任务，目的是让学生熟悉机器学习的基本概念、模型、算法以及数据预处理、模型训练和评估的过程。实验要求使用Python编程语言，但禁止直接使用scikit-learn等高层API，强调手动实现算法细节。实验内容包括数据集的准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练和评估。" 在此次实验中，学生需要： 1. **理解机器学习基础**：掌握机器学习的基本概念，包括模型、算法，并对逻辑回归和朴素贝叶斯分类有深入的理解。这两者都是监督学习中的基础分类方法，逻辑回归用于处理二分类问题，而朴素贝叶斯则是基于概率的分类模型。 2. **熟悉模型训练流程**：实验要求学生熟悉模型训练、验证和测试的流程，这是构建有效模型的关键步骤。通常包括数据划分、模型训练、模型验证（如交叉验证）和模型测试，以确保模型在未知数据上的泛化能力。 3. **数据预处理**：预处理是数据挖掘中的重要环节，包括处理缺失值、异常值、数据标准化或归一化等。对于Adult数据集，学生需要了解每个特征的含义，并根据数据特性进行适当的预处理。 4. **编程实现算法**：使用Python编程语言，学生需要手动实现逻辑回归的梯度下降法求解权重和朴素贝叶斯的参数统计。梯度下降是优化模型参数的常用方法，而朴素贝叶斯分类器则需要计算特征条件概率和先验概率。 5. **模型评估**：在测试数据集上，学生需计算模型的准确率和AUC（Area Under the Curve）等指标来评估模型性能。准确率是分类正确的样本占总样本的比例，而AUC是ROC曲线下的面积，能综合考虑模型的灵敏度和特异性。 实验报告要求独立完成，这有助于培养学生的独立思考和解决问题的能力。通过这样的实践，学生不仅能理论联系实际，还能提升数据分析和编程技能，为未来在机器学习领域的工作打下坚实的基础。