数据分析师培训中的分类和回归算法有哪些？
数据分析师 31
介绍数据分析师培训中需要掌握的分类和回归算法。
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玖比肆 评论数据分析师培训中需要掌握的分类算法有：
1. 决策树算法：通过建立树形结构进行分类，考虑特征的可重要性以及每个特征对分类结果的影响。
2. K-近邻算法：根据最近邻的数据进行分类，归属于多数类的类别。
3. 朴素贝叶斯算法：利用贝叶斯规则及统计算法进行分类，假设每个特征之间是相互独立的。
4. 支持向量机算法：通过找到最佳的超平面对分类的数据进行分隔。
数据分析师培训中需要掌握的回归算法有：
1. 线性回归算法：通过寻找最佳的线性模型来预测目标值。
2. 逻辑回归算法：与线性回归算法类似，但是用来预测分类变量的概率。
3. 决策树回归算法：通过构建树形结构，将数据分类，找到最佳拟合的回归模型。
4. 随机森林回归算法：通过组合多个决策树回归模型来进行预测。
2023年 5月 12日 上午10:43
