【视频课程预告】二分类因变量常用机器学习及深度学习模型系列课程

二分类因变量机器学习模型，除了lasso、贝叶斯、KNN、Logistic、决策树、随机森林、SVM、神经网络、XGBoost、lightGBM外，还有其他常用的机器学习模型吗？

当然！二分类因变量的机器学习方法非常丰富，除了上述已列出的那些经典和现代方法，还有很多其他技术。下面我们将系统地列举、解释其概念、思想及应用。这些方法可以从不同维度进行分类，例如是否为线性模型、是否为概率模型、是否基于树等。我将它们分为几个大类进行介绍。

课程包含模型及R语言+Python的两套代码如下：

Python00-数据预处理及初步比较.txt

Python01-logistic回归模型的lasso回归、岭回归、弹性网络回归代码.txt

Python02-logistic回归机器学习模型.txt

Python03-决策树机器学习模型.txt

Python04-随机森林机器学习模型.txt

Python05-SVM机器学习模型.txt

Python06-神经网络机器学习模型.txt

Python07-XGBoost机器学习模型.txt

Python08-lightGBM机器学习模型.txt

Python09-朴素贝叶斯机器学习模型.txt

Python10-KNN机器学习模型.txt

Python11-九种模型五种评价批处理.txt

Python12-Probit回归机器学习模型.txt

Python13-Firth回归机器学习模型.txt

Python14-BART贝叶斯加性回归树机器学习模型.txt

Python15-ANN人工神经网络机器学习模型.txt

Python16-MLP多层感知机机器学习模型.txt

Python17-CNN卷积神经网络机器学习模型.txt

Python18-RNN循环神经网络机器学习模型.txt

Python19-Transformer机器学习模型.txt

Python20-DNN全连接网络机器学习模型.txt

R语言00-数据预处理及初步比较.txt

R语言01-logistic回归模型的lasso回归、岭回归、弹性网络回归代码.txt

R语言02-logistic回归机器学习模型.txt

R语言03-决策树机器学习模型.txt

R语言04-随机森林机器学习模型.txt

R语言05-SVM机器学习模型.txt

R语言06-神经网络机器学习模型.txt

R语言07-XGBoost机器学习模型.txt

R语言08-lightGBM机器学习模型.txt

R语言09-朴素贝叶斯机器学习模型.txt

R语言10-KNN机器学习模型.txt

R语言11-九种模型五种评价批处理.txt

R语言12-Probit回归机器学习模型.txt

R语言13-Firth回归机器学习模型.txt

R语言14-BART贝叶斯加性回归树机器学习模型.txt

R语言15-ANN人工神经网络机器学习模型.txt

R语言16-MLP多层感知机机器学习模型.txt

R语言17-CNN卷积神经网络机器学习模型.txt

R语言18-RNN循环神经网络机器学习模型.txt

R语言19-Transformer机器学习模型.txt

R语言20-DNN全连接网络机器学习模型.txt

示例数据库和上述模型全部代码，可在“医学统计数据分析”视频号-付费合集-找到“二分类因变量机器学习”课程，兑换后获取；具体获取方式：在“医学统计数据分析”公众号右下角，找到“联系作者”，加作者微信凭兑换截图获取。

这类模型本质上是线性模型的推广，通过一个“连接函数”将线性组合与因变量的期望值联系起来。

1.  Logistic 回归

    *   概念： 一种广义线性模型，用于估计一个实例属于某个类别的概率。

    *   思想： 使用逻辑函数（Sigmoid函数）将线性回归的输出映射到 (0, 1) 区间，这个值被解释为概率。通过最大似然估计来求解模型参数。

    *   应用： 几乎是二分类问题的基准模型，广泛应用于医疗（疾病诊断）、金融（信用评分）、营销（客户流失预测）等领域。解释性强。

2.  Probit 回归

    *   概念： 与Logistic回归类似，但使用标准正态分布的累积分布函数作为连接函数。

    *   思想： 假设存在一个潜在的、不可观察的连续变量，当该变量超过某个阈值时，我们观察到事件发生（Y=1）。Probit模型对这个潜在变量建模。

    *   应用： 常用于经济学、生物assay领域。其结果与Logistic回归通常非常接近，但在分布假设上有所不同。

3.  Firth 回归

    *   概念： 一种带惩罚的Logistic回归，用于解决完全分离 或小样本 问题。

    *   思想： 在似然函数中加入一个基于Fisher信息的惩罚项，从而避免在完全分离情况下参数估计值趋向于无穷大的问题，并能减少小样本下的偏差。

    *   应用： 生物医学研究、流行病学中，当某个预测变量能完美区分结果时，或当样本量很小（特别是罕见事件）时特别有用。

这类模型通过构建“如果-那么”规则的树状结构来做出决策。

4.  决策树

    *   概念： 通过一系列if-then-else规则对数据进行递归分割，最终形成一棵树。

    *   思想： 选择能最好地将数据纯度（如基尼系数、信息增益）最大化的特征进行分割，直到满足停止条件（如树深度、叶节点最小样本数）。

    *   应用： 模型非常直观，易于解释。常用于需要清晰决策规则的场景，如客户分群。

5.  随机森林

    *   概念： 一种集成学习算法，构建多棵决策树，并通过投票或平均来得到最终结果。

    *   思想： Bootstrap Aggregating： 通过有放回抽样生成多个训练子集，每个子集训练一棵树。特征随机性： 在每棵树分裂时，只在随机选取的一部分特征中选择最优分裂点。这种“双重随机”有效降低了方差，避免了过拟合。

    *   应用： 性能通常非常强大且稳定，无需太多调参。是当前最常用的算法之一，适用于各种领域。

6.  梯度提升机 / XGBoost / LightGBM / CatBoost

    *   概念： 另一种强大的集成学习算法，以“串行”的方式构建一系列弱学习器（通常是决策树）。

    *   思想： Boosting： 每一棵树都试图修正前一棵树的预测误差。通过梯度下降算法来最小化损失函数，逐步提升模型性能。

    *   XGBoost： 对GBDT的工程优化，加入了正则化项，速度更快，效果更好。

    *   LightGBM： 基于直方图的算法，训练速度更快，内存消耗更小。

    *   CatBoost： 能高效、自动地处理类别型特征。

    *   应用： 在众多数据科学竞赛中占据统治地位，是处理表格数据的首选算法之一。

这类模型擅长在高维空间中寻找最优决策边界。

7.  支持向量机

    *   概念： 寻找一个超平面，使得两类数据点之间的“间隔”最大化。

    *   思想： 核心思想是最大化间隔。通过使用核技巧，可以将线性不可分的数据映射到高维空间，使其变得线性可分。

    *   应用： 在特征维度高、样本量相对较小（如图像、文本分类）的场景下表现优异。

这类模型基于严格的概率框架。

8.  朴素贝叶斯

    *   概念： 基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立。

    *   思想： 计算给定特征下属于每个类别的后验概率，选择概率最大的类别。尽管“特征独立”的假设在现实中很少成立，但该模型依然非常有效。

    *   应用： 特别适合文本分类（如垃圾邮件识别），因为简单、快速且对于高维稀疏数据效果不错。

9.  贝叶斯加性回归树

    *   概念： 是随机森林的贝叶斯版本，同样是一种集成树模型，但提供了完整的概率推断框架。

    *   思想： 使用MCMC方法从树模型的后验分布中进行抽样，最终预测是所有抽样树的平均。它能天然地估计预测的不确定性。

    *   应用： 当需要量化预测不确定性（如可信区间）时非常有用，性能通常不逊于甚至优于随机森林和梯度提升。

这类模型不做显式的模型训练，而是利用训练数据本身进行预测。

10. K-最近邻算法

    *   概念： 一个实例的类别由其K个最近邻居的多数投票决定。

    *   思想： “物以类聚”。算法认为相似的特征会对应相似的输出。

    *   应用： 简单直观，适用于样本分布比较复杂、且样本量不大的情况。但对数据规模和特征缩放敏感。

这类模型受人脑神经元连接启发，由多层处理单元构成。

11. 人工神经网络

    概念： 由输入层、隐藏层和输出层组成的网络，每层包含多个神经元。

    思想： 通过前向传播计算输出，通过反向传播算法和梯度下降来调整神经元之间的连接权重，以最小化预测误差。

    应用： 理论上可以拟合任何复杂函数。对于结构化数据，其性能常与梯度提升树相当。是深度学习的基础。

12.多层感知机（MLP）

多层感知机（MLP）

概念：MLP是前馈神经网络的一种，包含多个隐藏层，是ANN的具体实现形式。

原理

网络结构：全连接的前馈网络；至少一个隐藏层；使用非线性激活函数

关键技术：

反向传播算法；梯度下降优化；各种激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）

应用场景

分类问题：图像分类、文本分类

回归分析：房价预测、销量预测

函数逼近：复杂函数拟合

时间序列：股票预测、天气预测

特点

优点：

通用逼近定理保证；能够学习复杂模式；自动特征学习；适用于各种数据类型

缺点：

需要大量参数调优；对数据预处理敏感；训练稳定性问题；局部最优解风险

深度学习架构

    概念： 具有更多隐藏层的神经网络，以及更复杂的结构，如卷积神经网络、循环神经网络、全连接网络、Transformer等。

    思想： 通过深度层次结构自动学习数据的层次化特征表示。

    应用： 主要应用于非结构化数据（图像、语音、文本）。对于纯结构化数据的二分类问题，通常MLP已经足够，但在特征间有复杂时空关系时，特定架构的深度学习模型可能更优。

13.卷积神经网络（CNN）

概念：CNN是专门设计用于处理网格状数据（如图像）的神经网络，具有卷积层和池化层。

原理

核心组件：

卷积层：特征提取，参数共享

池化层：降维，保持特征不变性

全连接层：分类决策

特殊机制：局部连接；权重共享；平移不变性

应用场景

计算机视觉：图像分类、目标检测

医疗影像：疾病诊断、组织分割

自动驾驶：道路识别、障碍物检测

视频分析：行为识别、场景理解

特点

优点：参数效率高；平移不变性；自动特征学习；在视觉任务中表现卓越

缺点：对输入尺寸敏感；需要大量标注数据；计算资源需求高；对旋转和尺度变化敏感

14.循环神经网络（RNN）

概念：RNN是专门用于处理序列数据的神经网络，具有循环连接，能够保持时间维度上的信息。

原理

核心机制：

隐藏状态传递：h_t = f(W·[h_{t-1}, x_t] + b)；参数在时间步间共享；能够处理变长序列

变体模型：

LSTM（长短期记忆）

GRU（门控循环单元）

Bi-RNN（双向RNN）

应用场景

自然语言处理：机器翻译、文本生成

语音识别：语音转文本、语音合成

时间序列预测：股票预测、销量预测

视频处理：动作识别、视频描述

特点

优点：能够处理变长序列；捕捉时间依赖性；参数共享减少过拟合；适合序列建模任务

缺点：梯度消失/爆炸问题；长期依赖学习困难；训练计算复杂度高；并行化困难

15.全连接网络

我们通常所说的全连接网络（Fully Connected Network, FCN）也就是多层感知机（MLP），它是一种基础的前馈神经网络。下面我将详细描述全连接网络的概念、原理、应用和特点。

一、概念

全连接网络（Fully Connected Network）是一种人工神经网络（ANN），其中每个神经元与相邻层的每个神经元都连接。也就是说，第L层的每个神经元都与第L-1层的所有神经元相连，因此被称为“全连接”。全连接网络通常由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。

二、原理

（一） 网络结构

输入层：接收原始特征向量。

隐藏层：一个或多个，每个隐藏层包含多个神经元，每个神经元与前一层的所有神经元相连。

输出层：根据任务不同，输出层可以是一个神经元（回归或二分类）或多个神经元（多分类）。

（二）前向传播

对于第l层（当前层）的第j个神经元，然后，通过激活函数f得到该神经元的输出：常用的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。

（三） 激活函数

Sigmoid：将输入压缩到(0,1)，适合二分类输出层，但容易导致梯度消失。

Tanh：将输入压缩到(-1,1)，是Sigmoid的缩放版本。

ReLU：f(x)=max(0,x)，缓解梯度消失，计算简单，是目前最常用的激活函数。

（四）损失函数

根据任务选择：

回归问题：均方误差（MSE）

分类问题：交叉熵损失（Cross-Entropy）

（五）反向传播

通过梯度下降法优化权重和偏置，利用链式法则计算损失函数对每个参数的梯度。具体步骤：

前向传播计算输出和损失。

反向传播计算梯度：从输出层开始，逐层计算损失对权重和偏置的梯度。

更新参数：使用优化算法（如随机梯度下降SGD、Adam等）更新权重和偏置。

（六）优化算法

随机梯度下降（SGD）：每次使用一个样本或一小批样本更新参数。

动量法：加速SGD，并抑制振荡。

Adam：结合动量和自适应学习率。

16.Transformer

Transformer是基于自注意力机制的序列到序列模型，完全基于注意力机制，无需循环或卷积操作。

原理

核心组件：

自注意力机制：Query-Key-Value计算

位置编码：注入序列位置信息

前馈网络：位置级变换

残差连接和层归一化

注意力公式：

Attention(Q,K,V) = softmax(QKᵀ/√dₖ)V

应用场景

自然语言处理：BERT、GPT等预训练模型

机器翻译：多语言翻译系统

文本生成：对话系统、创作助手

多模态学习：图文理解、视频描述

特点

优点：并行计算效率高；长距离依赖建模能力强；可扩展性好；在NLP任务中表现卓越

缺点：计算复杂度高（O(n²)）；位置编码的局限性；需要大量训练数据；内存消耗大

*   追求可解释性： 首选 Logistic回归 或 决策树。

*   追求“开箱即用”的强劲性能： 首选 随机森林 或 梯度提升树（XGBoost/LightGBM）。

*   样本量小或存在完全分离： 使用 Firth回归。

*   特征维度非常高（如文本）： 可以尝试 朴素贝叶斯 或 线性SVM。

*   需要量化不确定性： 考虑 贝叶斯加性回归树（BART） 或 贝叶斯Logistic回归。

*   数据是非结构化的（图像、文本）： 深度学习 是必然选择。

在实际项目中，通常会尝试多种模型（如Logistic回归、随机森林、XGBoost），然后使用您提到的ROC曲线、PR曲线、校准曲线、DCA曲线等工具进行综合评估，最终选择最适合业务需求的模型。

选择建议

传统统计问题：Probit回归、Firth回归

需要不确定性量化：BART

通用模式识别：ANN、MLP

图像处理：CNN

序列数据：RNN（短序列）、Transformer（长序列）

现代NLP任务：Transformer

这些模型各有特色，在实际应用中应根据具体问题特点、数据特性和资源约束来选择最合适的模型。