JayRay 資料科學-學習筆記
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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。
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。
