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机器学习主要用于解决分类、回归和聚类问题，分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类的类别）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作负类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。
一，分类的一般步骤
总体来说，数据分类是一个二阶段的过程，第一个阶段是学习阶段，用于训练分类模型，第二个阶段是预测阶段，使用模型预测新数据的类标签。此外，由于现实生活中的数据不是完美的，在开始训练模型之前，需要对数据进行预处理。在模型构建之后，还需要对模型进行评估和调参，选择最优的参数，达到最优的分类效果。
举个例子，下面的代码实现了一个最简单的knn分类器，没有对数据进行预处理，也没有对模型进行评估和调参。从代码中可以看出，knn分类模型是由两部分构成的：第一部分是拟合数据（fit），也就是训练模型，第二部分是预测数据（predict）。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier x_train = [[0], [1], [2], [3]] y_train = [0, 0, 1, 1] #train the model knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(x_train,y_train) #predict a new data point x_new=[[1.1]] y_pred=knn.predict(x_new) print('predict:{0}'.format(y_pred))
二，训练数据
训练数据是已标记的数据，由数据元组和其关联的类标签构成，训练集的一个数组元组可以表示为：[[a1,a2,a3],[b1,b2,b3],[c1,c2,c3]]，其类标签表示为：[‘a’,’b’,’c’]。元组中的每个字段叫做数据的特征，或属性；类标号是指该数据元组的类别。
其实分类问题，可以看作一个公式 y=f(x)，分类模型通过从训练集中学习来构造分类器，即从训练集中学习，获得y=f(x)这个公式（模型），对于新的数据a，f(a)就是预测的结果。
在机器学习中，数据元组也称为样本、数据点或对象。数据在应用到模型之前，需要对数据进行预处理，数据预处理主要是指特征选择、数值处理等。
三，分类的算法模型
sklearn中的分类估计器(Estimator)指的是分类的算法模型，用于对数据进行分类，sklearn的分类算法有：knn、贝叶斯、决策树等算法。
估计器主要由拟合（fit）和预测（predict）构成：
- fit(x,y)：拟合，传入数据以及标签用于训练模型，训练的时间跟算法的参数设置、数据集的大小以及数据本身的特点有关
- predict(x)：预测，用于对新数据进行预测，该方法接受一个数据点，输出该数据点的预测标签。通常使用该方法返回测试的结果，再将这个结果用于评估模型。
四，分类模型的评估
分类模型的评估由模型的正确率和预测的不确定度构成：
- score(x,y)：模型的正确率，用于对模型的正确率进行评分(范围0-1)，计算公式是：count(预测正确的数据点)/总的数据点数量
- predict_prob(x)：每个类别的概率，表示预测的置信度。
在评估模型时，不能仅仅限于模型的正确率（score），由于在不同的问题下，评判模型优劣的的标准不限于简单的正确率，可能还包括召回率或者是查准率等其他的指标，特别是对于类别失衡的样本，准确率并不能很好的评估模型的优劣，因此在对模型进行评估时，不要轻易的被score的得分蒙蔽。
关于分类模型评估的详细信息，请阅读sklearn的官方文档：《3.3. Model evaluation: quantifying the quality of predictions》
参考文档：
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