交叉验证有哪些方法？适用场景是什么？1） 留出法将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集，方法简单，用于训练的数据偏少2）k 折交叉验证（k-fold cross validation）k 折交叉验证通过对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感。数据量小的时候，k 可以设大一点，这样训练集占整体比例就比较大，不过同时训练的模型个数也增
聚类分析经过多年的发展，已经逐渐形成常用的三种聚类方法：层次聚类法、K-Mean聚类法和二阶聚类法。下面对这三种聚类方法的聚类逻辑进行介绍，后面会用三篇推送具体介绍它们的原理、SPSS软件实现和生活案例应用。层次聚类法层次聚类法是传统的聚类方法，它首先需要根据指标数据类型确定距离的基本定义和计算方式，随后按照距离的远近，将所有的事物（个案）一步一步的归成一类。这样聚类的结果显然存在嵌套，或者说
回归分析的目标是研究因变量与引起其变化的自变量之间的函数关系。从理论上来说，每组变量（一个因变量和多个自变量）在按照算法实施计算后，都能产生一个或多个函数式（回归方程）。在系统生成回归方程后，必须考察回归方程的有效性。只有有效的回归方程，才有价值。利用有效的回归方程，人们可以基于自变量计算出因变量的值，从而可以实现预测、分析、探索等下一步活动。在回归分析中，评价回归方程的质量非常重要，借助高质量的
根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小
一、数据分箱的情景有三种：某些数值自变量在测量时存在随机误差，需要对数值进行平滑以消除噪音有些数值自变量有大量不重复的取值，对于使用、=等基本操作符的算法（如决策树）而言，如果能减少这些不重复取值的个数，就能提高算法的速度有些算法只能使用分类自变量，需要把数值变量离散化二、数据分箱的方法有两大类，有监督的分箱方法和无监督的分箱方法。有监督的分箱方法：假设因变量为分类变量，可取值1
1. 朴素贝叶斯模型最简单的监督学习分类器，这个分类器模型是建立在每一个类别的特征向量服从正态分布的基础上的（据说不满足独立分布，效果也很好），因此也被称为概率分类器。整个分布函数被假设为一个高斯分布，每一类别一组系数。当给定了训练数据，算法将会估计每一个类别的向量均值和方差矩阵，然后根据这些进行预测。特点：如果没有很多数据，该模型会比很多复杂的模型获得更好的性能，因为复杂的模型用了太多假设，
在机器学习的算法中，特征不仅有连续值，也有离散值，比如大学的专业，此处举出三个[计算机，市场营销，化工]。离散值数字化的时候可以采用序列化映射的方式，即[计算机：1，市场营销：2，化工：3],这样计算出三者之间距离的结果分别是1,1,2。wait a minute！凭什么'化工-计算机'之间的距离会大于'市场营销-计算机'的距离？这显然不合理，特征之间距离或相似度的计算应该基于欧式空间的距离。
使用的是pROC包，关于roc（）的参数我有点疑惑，modelroc
机器学习医疗数据的策划清单。(此列表仅供参考，请确保您尊重此处列出的任何数据的任何和所有使用限制)1.医学影像数据医学图书馆向13,000名患者注释提供了53,000张医学图像的MedPix®数据库。需要注册。信息：https : //medpix.nlm.nih.gov/homeABIDE：自闭症脑成像数据交换：对自闭症内在大脑结构的大规模评估。539名患有ASD和573名典型对
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