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机器学习分类算法详解：原理、应用场景与测试用例

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一、基础分类算法

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1. 决策树

• 原理：
  通过递归划分数据集，选择信息增益（ID3）或基尼系数（CART）最大的特征作为分裂节点，构建树结构。叶节点代表分类结果。
• 应用场景：
  • 医疗诊断（需解释性，如判断疾病风险）。
  • 客户分群（如根据消费行为划分用户群体）。
• 测试用例：
  数据集：Iris（鸢尾花）数据集。
  实现：使用 scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier，可视化树结构并观察特征重要性。

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2. 逻辑回归

• 原理：
  使用 Sigmoid 函数将线性回归结果映射到 [0,1]，表示概率。通过最大似然估计优化参数。
• 应用场景：
  • 垃圾邮件检测（二分类：是/否）。
  • 信用评分（预测用户违约概率）。
• 测试用例：
  数据集：泰坦尼克生存预测。
  实现：用 LogisticRegression 预测乘客是否幸存，评估 AUC-ROC 曲线。

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3. 支持向量机（SVM）

• 原理：
  寻找最大间隔超平面分离类别，核函数（如 RBF）处理非线性可分数据。
• 应用场景：
  • 文本分类（高维稀疏数据，如新闻分类）。
  • 图像识别（如手写数字识别）。
• 测试用例：
  数据集：MNIST 手写数字。
  实现：使用