Python代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集（示例）
# X, y = load_your_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建模型
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")

Python代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
clf.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(15,10))
tree.plot_tree(clf, feature_names=feature_names, 
              class_names=class_names, filled=True)
plt.show()

# 评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"决策树准确率: {accuracy:.2f}")

Python代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, 
                           max_depth=5,
                           random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 特征重要性
importances = rf.feature_importances_
features = pd.Series(importances, index=feature_names)
features.nlargest(10).plot(kind='barh')
plt.title('Top 10 Important Features')

# 评估模型
accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print(f"随机森林准确率: {accuracy:.2f}")

支持向量机 (SVM)

寻找最优超平面分割不同类别数据，适用于高维空间。

优点： 在高维空间有效，内存效率高。

缺点： 参数选择敏感，训练时间长。

K近邻 (K-Nearest Neighbors)

基于实例的学习，通过计算新样本与训练样本的距离进行分类。

优点： 简单直观，无需训练过程。

缺点： 计算成本高，需要特征缩放。

朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。

优点： 训练速度快，适合高维数据。

缺点： 独立性假设在实际中常不成立。

分类模型评估指标

• 准确率 (Accuracy)： 正确预测的比例
• 精确率 (Precision)： 预测为正例中实际为正的比例
• 召回率 (Recall)： 实际为正例中被正确预测的比例
• F1分数： 精确率和召回率的调和平均
• AUC-ROC： 模型区分能力的综合指标

最佳实践建议

• 从简单模型开始（如逻辑回归），逐步尝试复杂模型
• 进行充分的特征工程和数据预处理
• 使用交叉验证评估模型性能
• 尝试集成方法提高模型性能
• 使用网格搜索进行超参数调优
• 考虑模型的可解释性需求