【Python机器学习】零基础掌握RBFSampler内核近似特征
有没有想过如何在复杂的数据集上快速进行分类？
在现实生活中，大量的数据集通常非常复杂，并不总是线性可分的。例如，在医疗领域，诊断患者是否患有某种疾病通常涉及多个变量和复杂的模式。简单的线性模型可能无法有效地处理这种复杂性。
一种可能的解决方案是使用更复杂的模型，如核支持向量机（Kernel SVM）。然而，这些模型计算成本高，不适用于大规模数据。这时，径向基函数采样（RBFSampler）成为一种有效的替代方案。它能在保留原始数据复杂性的同时，减少计算成本。
径向基函数采样（RBFSampler）是一种用于近似径向基核（RBF Kernel）的技术。通过这种方式，可以使用线性分类器（如SGD分类器）近似地实现核方法的效果，但计算成本更低。
假设有一组医疗检测数据，主要包括四个特征：年龄、体重、血压和胆固醇水平。目标是根据这些特征预测患者是否有心脏疾病。
| 年龄 | 体重 | 血压 | 胆固醇 | 心脏疾病 |
|---|---|---|---|---|
| 45 | 70 | 120 | 5.4 | 0 |
| 50 | 80 | 130 | 6.0 | 0 |
| 55 | 60 | 110 | 5.0 | 1 |
| … | … | … | … | … |
通过使用RBFSampler和SGD分类器，能快速而准确地进行分
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