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python中抽样函数 python随机抽取一个数( 三 )

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面试官：还可以吧！正则化就是在目标函数后面加上了惩罚项 ， 你也可以将后面的惩罚项理解为范数 。分类算法有很多，逻辑回归算法也是我们经常用到的算法 ， 刚刚主要讨论的是决策树算法 ， 现在我们简单聊一下不同分类算法之间的区别吧！讨论一下决策树算法和逻辑回归算法之间的区别？
小张：分为以下几个方面：第一 ， 逻辑回归着眼于对整体数据的拟合，在整体结构上优于决策树；但是决策树采用分割的方法，深入到数据内部，对局部结构的分析是优于逻辑回归；第二，逻辑回归对线性问题把握较好，因此我们在建立分类算法的时候也是优先选择逻辑回归算法，决策树对非线性问题的把握较好；第三 ， 从本质来考虑 ， 决策树算法假设每一次决策边界都是和特征相互平行或垂直的，因此会将特征空间划分为矩形，因而决策树会产生复杂的方程式，这样会造成过拟合现象；逻辑回归只是一条平滑的边界曲线，不容易出现过拟合现象 。
面试官： 下面呢我们来聊一下模型的评估，算法进行模型评估的过程中，常用的一些指标都有哪些，精度?。空倩芈拾 。縍OC曲线?。空庑┲副甑木咛搴迨鞘裁矗?
小张：精度（precision），精确性的度量，表示标记为正例的元组占实际为正例的比例；召回率（recall） ， 完全性的度量，表示为实际为正例的元组被正确标记的比例；ROC 曲线的横坐标为假阳性，纵坐标为真阳性，值越大，表示分类效果越好 。
（to be honest，这个问题第一次我跪了 ， 虽然说是记忆一下肯定没问题，但是当时面试的那个时候大脑是一片空白）
面试官：聚类分析你懂得的吧！在我们一些分析中，它也是我们经常用到的一类算法，下面你介绍一下K-means算法吧！
小张：对于K-means算法，可以分为以下几个步骤：第一，从数据点中随机抽取K个数据点作为初始的聚类中心；第二：计算每个点到这K个中心点的距离，并把每个点分到距离其最近的中心中去；第三：求取各个类的均值，将这些均值作为新的类中心；第四：重复进行步骤二三过程，直至算法结束，算法结束有两种，一种是迭代的次数达到要求 ， 一种是达到了某种精度 。
后记
面试的水很深 ， 在数据分析技术面的时候问到的东西当然远远不止这些，因此在我们的脑子里面一定要形成一个完整的体系，无论是对某一门编程语言 ， 还是对数据挖掘算法，在工作中都需要形成你的闭环，在面试中更是需要你形成闭环 ， 如何更完美的包装自己，自己好好总结吧！
附录
R语言数据处理体系：数据简单预处理个人总结
1、数据简单查看
⑴查看数据的维度：dim
⑵查看数据的属性：colnames
⑶查看数据类型：str
注：有一些算法 ， 比如说组合算法 ， 要求分类变量为因子型变量；层次聚类，要求是一个距离矩阵，可以通过str函数进行查看
⑷查看前几行数据：head
注：可以初步观察数据是不是有量纲的差异 ， 会后续的分析做准备
⑸查看因子型变量的占比情况：table/prop.table
注：可以为后续数据抽样做准备，看是否产生类不平衡的问题
2、数据缺失值处理
⑴summary函数进行简单的查看
⑵利用mice和VIM包查看数据缺失值情况，代表性函数： md.pattern、aggr
⑶caret包中的preProcess函数，可以进行缺失值的插补工作，有knn、袋装、中位数方法
⑷missForest包中的missForest函数，可以用随机森林的方法进行插补

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