1.8 监督学习应用

监督学习的应用主要在三个方面：分类问题、标注问题、回归问题。

一、分类问题

1.基本概念

1.分类器（classifier）：监督学习从数据中学习一个分类模型或者分类决策函数称为分类器（classifier）；
2.分类（classification）：分类器对新的输入进行输出的预测，称为分类；
3.类别（class）：可能的输出称为类别。

2.分类过程

分类问题包括学习和分类两个过程。

• 学习过程：就是根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器；
• 分类过程：利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。
  

  

3.性能指标

通常我门用分类准确率来评价分类器的性能。所谓的分类准确率就是指：对于给定的预测数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。

对于二类分类问题，常用的评价指标是精确率、召回率。
例 1
假设有100人的身体健康检查数据，我们通过先前的训练，获得一个学习模型用于判断一个人是否患病，通过该学习模型对这100人的健康数据记性分类，具体情况如下表：

	实际健康	实际患病	预测总计
预测健康	40（TP）	10（FP）	50
预测患病	30（FN）	20（TN）	50
实际总计	70	30

通过上边可知，在这100人的数据中，真正患病的有30人，健康的有70人。而我们通过学习模型进行预测后，预测健康和患病的各50人。我们将：

• 实际健康预测为健康的情况用TP表示；
• 实际健康预测为患病的情况用FN表示；
• 实际患病预测为健康的情况用FP表示；
• 实际患病预测为患病的情况用TN表示；

精确率定义为：$$P=\frac{TP}{TP+FP}$$
召回率定义为：$$R=\frac{TP}{TP+FN}$$
准确率定义为：$$accuracy=\frac{预测正确的数量}{样本总数}$$

二、标注问题

1.基本概念

标注问题的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列或者状态序列。

标注问题的目的在于学习一个模型，是他能够对观测序列给出标记序列作为预测。

常用的统计学方法有：隐马尔科夫模型，条件随机场；

2. 标注过程

标注问题分为学习和标注两个过程。

三、回归问题

1.基本概念

回归问题用于预测输入变量和输出变量之间的关系，回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射函数，等价于函数拟合：选择一条函数曲线时期很好的拟合一直数据且很好的预测未知数据。

2.回归过程

回归问题分为学习和预测两个过程；

按照输入变量的个数，回归问题分为一元回归和多元回归；
按照输入变量和输出变量之间的关系的类型，回归问题分为线性回归和非线性归回。