JayRay 資料科學-學習筆記
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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。
在機器學習中，超參數的設定對模型的性能至關重要。本文介紹了主要的超參數調整方法，包括網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化、交叉驗證以及自適應搜索算法。每種方法的優缺點詳細說明，幫助讀者選擇最合適的調整策略。透過這些技術，可以有效提高模型的泛化能力與性能，並實現更好的機器學習效果。
過擬合是機器學習中的一個常見問題，指模型在訓練數據上表現優異但在未見過的測試數據上效果不佳。本文介紹了多種避免過擬合的方法，包括增加數據量、使用正則化、交叉驗證、簡化模型結構以及學習曲線分析等。透過這些策略，能夠提升模型的泛化能力和在未來預測中的可靠性，幫助讀者更好地理解和解決過擬合問題。
在評估預測模型的準確率時，選用合適的評估方法至關重要。本文探討了不同的回歸和分類指標，如均方誤差(MSE)、平均絕對誤差(MAE)及準確率等。透過這些評估指標，更全面地理解模型性能，避免因不當評估而錯失優良模型。本文章還列舉了多種常見誤區和情境，以幫助讀者選擇最合適的評估方法，從而提升模型性能。
監督式學習是機器學習的一種方法，通過利用標註數據進行訓練，模型學習輸入特徵與結果標籤間的關係。此方法分為分類與回歸兩類，並涵蓋了多種算法如線性回歸、邏輯回歸和決策樹等。每種算法各有優缺點，適用於不同的應用場景。學習這些內容有助於理解如何選擇合適的模型以解決實際問題。
Seaborn 是基於 Matplotlib 的 Python 資料視覺化庫，旨在簡化統計圖形的繪製過程。本文介紹了 Seaborn 各類圖形的使用情況，包括散佈圖、折線圖、柱狀圖、直方圖、熱力圖和箱線圖，幫助用戶快速選擇合適的視覺化工具以進行有效的數據分析。
特徵工程是機器學習中的核心技術，通過將原始數據轉換為有意義的特徵，以提升模型的準確性和穩定性。常見的特徵工程方法包括異常值檢測、特徵轉換、特徵縮放、特徵表示、特徵選擇和特徵提取。本文將深入探討這些方法的適用情況及具體實施流程，以幫助讀者有效利用特徵工程來優化機器學習模型表現。
