机器学习分类算法概览：
监督学习：机器学习中的一种方法，基于已有标注数据进行学习，用于在未知数据上进行预测。分类和回归是监督学习的两大主要任务，其中分类问题预测数据所属的类别。
逻辑回归：
适用场景：二分类问题，特别是因变量为“是/否”的响应。
原理：使用对数几率函数将线性回归模型转换为分类模型，预测事件发生的概率。
K近邻算法：
适用场景：基于相似性原则进行分类。
原理：通过识别训练数据集中与新样本最相似的K个数据点来预测新样本的类别。
特点：易于实现，但计算复杂度较高，尤其数据量大时。
支持向量机：
适用场景：线性及非线性分类问题。
原理：寻找一个最优超平面最大化两类之间的间隔来分开数据。核SVM使用核函数将数据映射到高维空间以找到合适的分类边界。
朴素贝叶斯：
适用场景：特征之间相互独立的情况，如文本分类。
原理：基于贝叶斯定理，通过计算条件概率来预测类别。
决策树分类：
适用场景：通过不断拆分数据集进行分类。
原理：使用信息熵和信息增益选择最佳分裂节点，构建树状结构模型。
特点：易于理解和实现，但易过拟合，可通过剪枝技术减轻。
集成算法：
原理：将多个分类模型组合以提高预测性能。
常用方法：随机森林和梯度提升分类器，通过构建多个决策树并结合预测结果提高准确性。
评估指标：
混淆矩阵：提供实际分类与预测分类之间的对比。
准确率、精度、召回率和F1值：从不同角度衡量分类性能。
机器学习框架与工具：
Scikitlearn：提供丰富的分类算法实现，是机器学习初学者和专业人士的首选工具。
