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L1 Sklearn 衍生概念辨析 - 回归/分类/聚类/降维

news 2025/8/28 2:26:28

背景

前文中我们提到：

Scikit-Learn 库的算法主要有四类：分类、回归、聚类、降维：

回归：线性回归、决策树回归、SVM回归、KNN 回归；集成回归：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees。
分类：线性分类、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；集成分类：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees。
聚类：K均值(K-means)、层次聚类(Hierarchical clustering)、DBSCAN。
降维：LinearDiscriminantAnalysis、PCA。

本文将展开解释回归、分类、聚类和降维的区别，并使用 Scikit-learn 中的自带数据集来说明各自的用途以及它们所达到的效果，可以帮助我们更直观地理解这几类机器学习任务。

1. 回归（Regression）

回归任务用于预测连续变量。它的目标是根据输入特征，预测一个连续的数值结果。

波士顿房价数据集（已被替换为加利福尼亚房价数据集）

使用线性回归模型。

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 导入加州房价数据集
data = fetch_california_housing()
X = data.data
y = data.target# 数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 训练线性回归模型
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)# 预测房价
y_pred = lr_model.predict(X_test)# 评估回归模型（均方误差）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差: {mse:.2f}")

用途：

回归主要用于预测连续型数值，例如预测房价、股票价格、温度等。

效果：

通过训练回归模型，可以预测目标值，并评估模型的准确度。在房价预测中，预测的房价是连续变量，模型输出具体的房价数值。我们通过均方误差等评价指标评估预测的准确性。

2. 分类（Classification）

分类任务用于预测数据的类别标签。它的目标是将数据点分类到某个预定义的类中。

鸢尾花数据集

使用K近邻进行分类。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 训练K近邻分类模型
knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_model.fit(X_train, y_train)# 预测鸢尾花类别
y_pred = knn_model.predict(X_test)# 评估分类模型（准确率）
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"分类准确率: {accuracy:.2f}")

用途：

分类用于分类任务，如垃圾邮件检测、图像识别、疾病诊断等。

效果：

通过分类模型，能准确将数据点分配到预定的类别中。在鸢尾花分类中，模型可以识别不同种类的鸢尾花，并输出其对应的类别。通过准确率等指标评估分类的精确度。

3. 聚类（Clustering）

聚类是无监督学习的一种，用于将数据点分组，使得同一组内的点尽可能相似，而不同组间的点差异尽可能大。聚类任务没有预定义的标签。

手写数字数据集（无标签）

使用KMeans进行聚类。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt# 导入手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
clusters = kmeans.fit_predict(X)# 可视化部分聚类结果
plt.figure(figsize=(8, 8))
for i in range(10):plt.subplot(2, 5, i + 1)plt.imshow(digits.images[i], cmap='gray')plt.title(f"Cluster: {clusters[i]}")
plt.show()

用途：

聚类常用于探索性数据分析，目标群体细分（如市场细分）、推荐系统（用户行为分组）等场景。

效果：

聚类算法通过发现数据中潜在的模式，将数据划分为多个簇。例如，在手写数字数据集中，虽然没有标签，但通过聚类算法可以自动将相似的数字图像聚为一类。每个聚类代表一类相似的手写数字。

4. 降维（Dimensionality Reduction）

降维用于减少数据的特征维度，保留尽可能多的信息。通过降维，能使数据在低维空间中表现，同时减少噪声和计算复杂度。

手写数字数据集

通过主成分分析（PCA）进行降维。

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt# 导入手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data# 使用PCA将数据降维到2维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)# 可视化降维后的数据
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=digits.target, cmap='viridis', s=50)
plt.colorbar()
plt.title('PCA降维后的手写数字数据')
plt.show()

用途：

降维常用于数据可视化、减少数据维度以提升算法效率、降低计算复杂度和去噪等场景。

效果：

通过降维，原来多维度的数据被压缩到低维空间（如2维），便于可视化和分析。在手写数字数据集中，降维后的数据能保留关键信息，并显示不同类别的分布情况。

总结

回归、分类、聚类、降维的区别

类型	任务目标	常见算法	用途
回归	预测连续值	线性回归、决策树回归等	房价预测、天气预测等
分类	预测离散类别	KNN、SVM、决策树等	图像识别、垃圾邮件检测、疾病诊断等
聚类	将数据点分组，无预定义标签	K-Means、层次聚类等	市场细分、推荐系统、图像分割等
降维	减少数据特征维度	PCA、t-SNE、LDA等	数据可视化、降噪、特征提取等