JayRay 資料科學-學習筆記
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Naive Bayes是一種基於貝葉斯定理的機器學習分類演算法，適用於文本分類、垃圾郵件檢測及情感分析等任務。雖然假設特徵之間相互獨立，這在現實中不常成立，但其高效計算與穩定性使得在小數據集及高維度特徵空間中表現良好。
數據洩漏是在機器學習和數據分析中，因不當使用資料而造成的模型性能評估錯誤。這篇文章探討數據洩漏的常見形式及其對模型可靠性的影響，並提供防範措施，如嚴格劃分數據集、僅對訓練集進行預處理和使用交叉驗證。瞭解這些概念有助於構建更穩健的數據驅動模型。
本文探討四個關鍵的分類模型評估指標：準確率、精確率、召回率與 F1-Score。這些指標各自從不同角度反映模型的預測性能，理解它們的定義、計算方式和適用情境，能夠幫助您在數據分析和機器學習項目中做出更優的決策。
本文探討了聚類算法中常用的效果評估指標，包括內部和外部指標，並詳細介紹了輪廓係數、群集內距離平方和（WCSS）及Davies-Bouldin指數三種主要指標的計算方法、優缺點與應用場景。這些指標各有特點，適用於不同的聚類場景，有助於有效評估聚類質量，提升無監督學習的效能。
這篇文章深入探討了數據科學與機器學習中的主要聚類算法，包括 K-means、DBSCAN 和層次聚類。介紹了每種算法的工作原理、優缺點及其適用場景，幫助讀者理解何時選擇何種聚類技術。本文還提供了相關的程式碼範例，方便讀者進一步學習與實踐。
虛擬變數陷阱（Dummy Variable Trap）是指在進行One-Hot Encoding時，生成的虛擬變數之間存在完全多重共線性，影響回歸模型的準確性。透過具體的例子，本文探討瞭如何避免這個陷阱，以提升機器學習模型的效果與穩定性。
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種基於梯度提升框架的機器學習算法，專注於高效的分類與迴歸問題。它廣泛應用於數據分析和競賽中，因其出色的模型訓練能力。本文探討 XGBoost 實際中的實作，適合希望掌握此技術的讀者，並對模型調參提供有價值的技巧與建議。
本篇文章介紹陰性（Negative）和陽性（Positive）的概念，這些術語源於統計學和醫學檢測，廣泛應用於二分類問題的預測模型表現評估。本文解釋了真陽性、真陰性、假陽性和假陰性的定義及其在不同應用場景（中的重要性，並探討瞭如何選擇合適的評估指標和調整模型閾值，以提高模型性能與業務決策的有效性。
多重共線性是指迴歸模型中，自變數（特徵）之間存在高度線性相關的現象，這會導致模型對各變數獨立影響估計的困難，並降低其解釋性和預測能力。本文將探討多重共線性的定義、成因、影響以及如何識別和解決這一問題，從而提升模型的穩定性和準確性。
在機器學習和數據分析中，在分類任務中標籤不平衡是普遍存在的問題。本文探討了標籤不平衡對模型訓練和預測性能的影響，並提供解決方案，例如過採樣、欠採樣、調整類別權重和使用適合的不平衡數據評估指標。透過這些方法，能夠提高模型在類別上的預測準確性，從而促進更優化的機器學習應用。
