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《机器学习》第一次大作业实验报告.docx
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更新于2023-03-16
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从分类任务和回归任务两个方面,使用逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机四个模型,对每个模型尝试不同参数。对于分类任务运用尝试得到的最优参数计算Accuracy, Precision, Recall, F1四个指标,对四个模型进行横向对比;对于回归任务,计算MSE,RMSE,MAE三个指标,对四个模型进行横向对比。
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一、实验内容
从分类任务和回归任务两个方面,使用逻辑回归、决策树、神经网络、支
持向量机四个模型,对每个模型尝试不同参数。对于分类任务运用尝试得到的
最优参数计算 Accuracy, Precision, Recall, F1 四个指标,对四个模型进行横向对
比;对于回归任务,计算 MSE,RMSE,MAE 三个指标,对四个模型进行横向对
比。
二、实验设计
2.1. 分类任务有监督模型综合对比分析
分类任务使用逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机四个模型完成乳
腺癌患者和健康对照者分类问题,计算十折交叉验证下的精度(accuracy),查准
率(precision),查全率(recall),F1 值,找到对每一个模型最佳的参数,最后对四
个模型进行横向对比。
2.2. 回归任务有监督模型综合对比分析
回归任务使用逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机四个模型完成森
林火灾数据集回归问题,计算 MSE,RMSE,MAE 三个指标,找到对每一个模型
最佳的参数,最后对四个模型进行横向对比。
三、实验环境及实验数据集
3.1. 实验环境
操作系统:Windows10
Python 版本:Python 3.6.8
CPU:Intel Core i5-8265U
3.2.实验数据集
分类任务使用的是 Early stage diabetes risk prediction dataset.(早期糖尿病风
险预测数据集。),此数据集包含新发糖尿病患者或糖尿病患者的体征和症状
数据。有 16 个症状特征,全部是定量的,并且是一个二元自变量,表明是否存
在该症状。有 1 个因变量,表明是否存在糖尿病。0 健康状态不佳,即患有糖尿
病,1 表示健康状态良好,即不存在糖尿病。
数据说明:
https://archive-beta.ics.uci.edu/ml/datasets/
early+stage+diabetes+risk+prediction+dataset
回归任务使用的是 Forest Fires Data Set(森林火灾数据集),在[Cortez and
Morais,2007]中,首先使用 ln(x + 1)函数对输出“区域”进行了转换,然后,
应用了几种数据挖掘方法,拟合模型后,对输出进行 ln(x + 1)逆变换的后处
理。使用了四种不同的输入设置。使用 10 倍(交叉验证)x 30 次运行进行实验。
测量了两个 回归指标:MAD 和 RMSE。高斯支持向量机(SVM)仅接受 4 种
直接天气条件(温度,RH,风和雨),获得了最佳 MAD 值:12.71±0.01。将
最好的 RMSE 获得了由幼稚的平均预测。回归误差曲线分析(REC)表明,
SVM 模型可以在较低的允许误差范围内预测更多示例。实际上,SVM 模型可
以预测较小的火灾,而后者是大多数情况。
数据说明:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires
四、详细实验过程
4.1. 分类任务有监督模型综合对比分析
(1)逻辑回归
逻辑回归部分,划分训练集和测试集进行比较,计算出精度(accuracy),查
准率(precision),查全率(recall),F1 值。
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