利用聚类优化分类器
来源:互联网 发布:固态硬盘坏了数据恢复 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 02:25
利用聚类优化分类器
当你面临的问题非常复杂时,设计一个general的分类器可能效果不佳。 如果能通过一些方式,把问题拆分,然后在每个子集上分别训练分类器,一般效果会更好。 The Analytics Edge在讲聚类的时候,就以心脏病预测为例,讲述了一下这样做的好处。我觉得主要可以借鉴的有2点:
1. 先简单根据医疗花销(cost)把病人分成3组。因为通过这个简单特征可以有效的把病人粗略分类,实际看也是非常合理的。
2. 然后在每个分组里面,再进行kmeans聚类。聚类数根据经验选10
这样,最终模型的架构如下:首先cost bucket是一层,然后每层里面又进行了聚类,每个聚类最终使用RF(Random Forest)做分类器,相当于一个2层的组合模型。具体分析见我的blog:利用聚类优化分类器
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