机器学习中常见的分类算法有哪些，如何选择合适的分类模型？
常见的分类算法包括：逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等。选择合适的分类模型需要考虑以下几个方面：
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数据特征：首先要了解数据的特点，包括特征之间的相关性、特征的分布情况等。对于线性可分的数据，逻辑回归和支持向量机可能是不错的选择；对于非线性数据，可以考虑决策树、随机森林等模型。
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数据规模：如果数据规模较大，可以考虑使用随机森林、梯度提升树等集成学习方法，因为它们对大规模数据的处理能力较强。
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模型复杂度：根据实际情况选择模型的复杂度，避免选择过于复杂的模型导致过拟合。
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计算资源：不同的算法需要的计算资源不同，需要考虑实际的计算资源情况。
举个例子，假设我们要对客户进行信用评分，如果数据特征之间存在复杂的非线性关系，可以考虑使用决策树或者随机森林；如果数据规模较大，可以选择使用梯度提升树等模型；如果需要对评分结果进行解释，可以选择逻辑回归模型。