監督學習方法
分類分析是一種監督學習方法，其核心目的是提升決策過程的準確性、預測未來趨勢、輔助制定策略，併爲不同領域的發展提供數據支撐。它通過從已有的標註數據中學習分類規則，以對未標註的數據進行分類。分類分析的應用場景包括醫療診斷、股票市場預測、客戶細分、信用評分、圖像識別等多箇領域。在這些領域中，分類分析能幫助機構根據歷史數據進行有效預測和分析，從而實現資源的優化配置和風險的最小化。
分類分析的過程包括兩個主要步驟：
通過大量樣本的訓練，使算法可以建立準確率超過某值的分類依據。
算法根據分類依據對新事物進行分類。
分類分析的算法和技術包括但不限於線性分類器、決策樹、貝葉斯網絡、神經網絡、支持向量機等。這些算法在處理大規模和高維度數據集時具有不同的優勢和侷限性。
分類分析也涉及到構建模型來識別特定的模式，並在未來遇到相似模式的事物時進行預測。這種分析可以包括識別和預測兩個過程，其中聚類也可以作爲分類分析的一箇步驟。
分類模型和迴歸模型在某種程度上是相似的，分類模型的輸出可以是離散的，而迴歸模型的輸出可以是連續的。例如，邏輯迴歸可以將線性迴歸的結果映射到一箇取值區間爲的區域內，然後根據閾值進行分類。
總的來說，分類分析是一種利用歷史數據來學習和預測新數據類別的方法，它在多箇領域中都有着廣泛的應用。