機器學習分類算法概覽：
監督學習：機器學習中的一種方法，基于已有標注數據進行學習，用于在未知數據上進行預測。分類和回歸是監督學習的兩大主要任務，其中分類問題預測數據所屬的類別。
邏輯回歸：
適用場景：二分類問題，特別是因變量為“是/否”的響應。
原理：使用對數幾率函數將線性回歸模型轉換為分類模型，預測事件發生的概率。
K近鄰算法：
適用場景：基于相似性原則進行分類。
原理：通過識別訓練數據集中與新樣本最相似的K個數據點來預測新樣本的類別。
特點：易于實現，但計算復雜度較高，尤其數據量大時。
支持向量機：
適用場景：線性及非線性分類問題。
原理：尋找一個最優超平面最大化兩類之間的間隔來分開數據。核SVM使用核函數將數據映射到高維空間以找到合適的分類邊界。
樸素貝葉斯：
適用場景：特征之間相互獨立的情況，如文本分類。
原理：基于貝葉斯定理，通過計算條件概率來預測類別。
決策樹分類：
適用場景：通過不斷拆分數據集進行分類。
原理：使用信息熵和信息增益選擇最佳分裂節點，構建樹狀結構模型。
特點：易于理解和實現，但易過擬合，可通過剪枝技術減輕。
集成算法：
原理：將多個分類模型組合以提高預測性能。
常用方法：隨機森林和梯度提升分類器，通過構建多個決策樹并結合預測結果提高準確性。
評估指標：
混淆矩陣：提供實際分類與預測分類之間的對比。
準確率、精度、召回率和F1值：從不同角度衡量分類性能。
機器學習框架與工具：
Scikitlearn：提供豐富的分類算法實現，是機器學習初學者和專業人士的首選工具。
