《做判别分析》课件

判别分析判别分析是统计学中的一种重要方法，用于将样本分类到不同的群体中它基于样本的特征信息，建立判别函数，然后根据新的样本的特征信息，预测其所属的群体课程大纲判别分析概述判别分析方法模型评估与应用案例分析介绍判别分析的概念、基本讲解线性判别分析和非线性介绍判别分析模型评估方法通过实际案例演示判别分析原理和应用场景判别分析的原理和实现，并探讨判别分析在实际问的应用过程，加深理解题中的应用什么是判别分析？分类预测群体比较变量筛选判别分析是统计学中的一种方法，用于根判别分析可以用来比较不同群体的特征，判别分析可以用来选择最能区分不同类别据已知类别的数据，建立分类规则，然后例如，可以用来分析不同性别、年龄或收的变量，例如，可以用来筛选出影响客户对未知类别的数据进行分类入水平的人群的消费行为流失率的关键因素判别分析的应用场景客户细分医疗诊断将客户群体划分为不同的类别，以便更好地针根据患者的症状和病史，预测患者患有特定疾对不同群体进行营销病的可能性金融风险评估信用卡欺诈检测评估借款人违约风险，为银行提供贷款决策的通过分析用户的交易记录，识别潜在的信用卡依据欺诈行为判别分析的假设条件数据独立性数据正态性数据应该独立分布，每个样本的每个组的变量都应服从正态分布观测值之间不存在相关性，这是许多判别分析方法的假设协方差矩阵相等线性可分性所有组的变量的协方差矩阵应该组之间应该能够被一个线性函数相等，这可以保证模型的可靠性区分开，这对于线性判别分析模型至关重要判别分析的步骤模型评估1评估模型的性能，判断模型是否有效构建判别模型2选择合适的判别模型，并根据数据进行训练数据预处理3清理数据，处理缺失值，进行特征转换等操作判别分析的步骤一般包括数据预处理、特征选择、构建判别模型以及模型评估数据预处理是第一步，目的是确保数据的质量，为后续步骤打下基础数据预处理

11.数据清洗

22.数据转换处理缺失值，删除重复数据，将数据转换为适合判别分析的更正错误数据，确保数据完整格式，例如将类别变量转换为性和一致性数值型变量

33.特征缩放

44.数据降维将不同特征的尺度进行统一，减少特征数量，避免“维度灾避免某个特征对模型的影响过难”，提高模型效率大特征选择数据可视化相关性分析特征重要性特征工程可视化数据分布和特征之间的计算特征之间的相关性，选择使用机器学习模型评估每个特通过组合、转换或创建新特征关系，帮助识别重要特征与目标变量相关性较高的特征征的重要性，选择重要性高的来提高模型性能，选择有助于特征改善模型性能的特征构建判别模型选择模型根据数据特征和分析目标，选择合适的判别分析模型，例如线性判别分析、核线性判别分析或逻辑回归确定模型参数根据数据特点和模型类型，设定模型参数，例如线性判别分析的先验概率、核线性判别分析的核函数和参数，以及逻辑回归的正则化参数等训练模型使用训练数据训练所选模型，使得模型能够学习数据特征，并建立起数据特征与类别之间的映射关系模型优化通过调整模型参数或尝试其他模型，优化模型性能，提升分类效果线性判别分析线性判别分析是一种经典的统计方法，用于将数据分类到不同的类别线性判别分析假设数据服从多元正态分布，并根据不同的类别均值和协方差矩阵，构建线性判别函数通过计算判别函数的值，可以将样本点划分到不同的类别线性判别分析实现数据准备1将数据分为训练集和测试集训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能模型训练2使用训练集训练线性判别分析模型，得到判别函数模型预测3使用训练好的模型对测试集进行预测，计算预测结果与实际结果的匹配率正确分类率的计算正确分类率指的是模型正确预测样本类别的比例，用于评估模型的分类性能正确分类率越高，模型的分类能力越强，反之则分类能力越弱90%10%正确分类率错误分类率表示模型预测正确样本占所有样本的比例表示模型预测错误样本占所有样本的比例错误分类率的计算错误分类率将样本错误分类的比例计算公式错误分类样本数/总样本数重要性反映模型预测能力二类判别分析结果可视化二类判别分析结果可视化，可以使用散点图展示两类样本在特征空间中的分布情况每个样本点用不同的颜色或符号标记判别边界可以用一条直线或曲线来表示，将两类样本点分开判别边界可以直观地显示模型的分类效果多类判别分析结果可视化多类判别分析结果可视化通常采用散点图或热图的形式散点图可以展示各类别样本在不同特征维度上的分布情况，热图可以直观地呈现各类别样本在不同特征维度上的权重信息通过可视化分析，我们可以更好地理解判别模型的分类效果，并发现潜在的分类错误原因判别分析模型评估准确率精确率衡量模型正确分类样本的能力，表示模型预测衡量模型预测为正样本中，实际为正样本的比正确的比例例，反映模型预测正样本的准确性召回率F1-Score衡量模型预测出来的正样本中，实际为正样本精确率和召回率的调和平均数，综合衡量模型的比例，反映模型预测正样本的完整性的预测性能交叉验证划分数据集1将数据集分成k个互斥的子集训练模型2使用k-1个子集训练模型评估模型3使用剩余一个子集评估模型性能重复步骤4重复k次，每次使用不同的子集作为测试集交叉验证是一种常用的模型评估方法，可以有效避免过拟合问题样本外测试数据划分1将数据分成训练集和测试集模型训练2使用训练集训练判别模型模型评估3使用测试集评估模型性能样本外测试是一种评估判别分析模型泛化能力的方法通过将数据分成训练集和测试集，可以避免模型过度拟合训练数据，从而更准确地评估模型在未知数据上的表现判别分析的优势和局限性优势优势12判别分析简单易懂，应用广泛，可以用于解决多种分类问判别分析可解释性强，可以通过模型系数理解特征变量对题分类结果的影响局限性局限性34判别分析要求数据满足一定的假设条件，例如数据的分布对于高维数据或非线性数据，判别分析的性能可能下降需要符合正态分布非线性判别分析线性判别分析假设数据是线性可分的，但实际生活中许多问题具有非线性特征非线性判别分析可处理非线性可分的数据，通过核函数将数据映射到高维空间核函数的选择线性核函数多项式核函数径向基核函数Sigmoid核函数线性核函数适用于线性可分多项式核函数可以处理非线径向基核函数也是一种常用Sigmoid核函数可以用于处理的数据集，可以有效地分离性可分的数据集，能够找到的核函数，它可以处理非线非线性可分的数据集，它的不同类别的数据更高维度的特征空间，从而性可分的数据集，并且可以形状类似于Sigmoid函数，可实现更好的分类很好地拟合复杂的数据模式以很好地模拟数据的非线性关系核函数参数的选择交叉验证网格搜索通过交叉验证，可以找到最佳的尝试不同的参数值，找到使模型参数组合，提高模型的泛化能力性能最佳的参数组合，例如gamma、C等经验选择模型评估根据经验选择核函数参数，可以评估模型的性能，根据评估指标参考文献和已有经验，找到合适选择合适的核函数参数，例如的参数范围精度、召回率、F1值等核线性判别分析实现数据准备1首先，将数据进行标准化处理，例如使用Z-score标准化方法，使各特征的均值为0，方差为1核函数选择2选择合适的核函数，例如高斯核函数或多项式核函数，用于将原始数据映射到高维空间模型训练3使用核线性判别分析算法，利用训练数据拟合模型参数，构建判别函数核线性判别分析结果可视化核线性判别分析结果可视化有助于理解模型的分类边界通过将不同类别的数据点在特征空间中进行可视化，我们可以直观地观察到分类边界例如，对于二分类问题，我们可以使用散点图将两类数据点分别用不同的颜色标记，并将分类边界用一条直线或曲线表示逻辑回归逻辑回归是一种统计方法，用于估计一个事件发生的概率它将线性回归的结果通过逻辑函数转换为概率逻辑回归常用于二分类问题，例如判断用户是否会点击广告，判断用户是否会购买产品逻辑回归实现导入库导入必要的库，例如Scikit-learn、Pandas、NumPy等数据预处理对数据进行清洗、转换和标准化，确保数据质量和一致性模型训练使用逻辑回归模型进行训练，并设定合适的参数，例如正则化参数、迭代次数等模型评估评估模型性能，例如准确率、召回率、F1分数等模型应用使用训练好的模型对新数据进行预测和分类逻辑回归模型评估准确率精确率召回率F1分数评估模型预测正确样本的比例评估模型预测为正样本中实际评估模型预测为正样本的样本精确率和召回率的调和平均数为正样本的比例中，实际为正样本的比例总结与展望判别分析的应用模型评估未来研究方向判别分析在机器学习、数据挖掘和统计建判别分析模型需要进行评估以确定其预测判别分析不断发展，探索新的算法和应用模中广泛应用能力和可靠性领域问答环节欢迎大家提问！我会尽力解答关于判别分析的所有问题例如，您可能想知道如何选择最佳的判别模型，或者如何解释判别分析的结果让我们一起探讨判别分析的更多可能性！参考文献

11.判别分析

22.线性判别分析张学工.统计学习方法[M].北Fisher,R.A.

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33.非线性判别分析

44.逻辑回归Schölkopf,B.,Smola,A.J.,Hosmer,D.W.,Lemeshow,Müller,K.R.

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