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文章目录偏差方差常见算法优缺点朴素贝叶斯Logistic Regression逻辑回归线性回归最近邻算法——KNN决策树ID3、C4.5算法CART分类与回归树AdaboostingSVM支持向量机人工神经网络K-Means聚类EM最大期望算法集成算法AdaBoost算法排序算法PageRank关联规则算法Apriori算法算法选择窍门机器学习算法太多了分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等要想找到一个合适算法真的不容易所以在实际应用中我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法诸如SVMGBDTAdaboost现在深度学习很火热神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度accuracy的话最好的方法就是通过交叉验证cross-validation对各个算法一个个地进行测试进行比较然后调整参数确保每个算法达到最优解最后选择最好的一个。但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题或者这里有些技巧可以参考下面来分析下各个算法的优缺点基于算法的优缺点更易于我们去选择它。在机器学习领域一个基本的定理就是“
没有免费的午餐”。换言之就是没有算法能完美地解决所有问题尤其是对监督学习而言例如预测建模。偏差方差
在统计学中一个模型好坏是根据偏差和方差来衡量的所以我们先来普及一下偏差(bias)和方差(variance) 偏差 描述的是预测值估计值的期望E’与真实值Y之间的差距。偏差越大越偏离真实数据。 方差 描述的是预测值P的变化范围离散程度是预测值的方差也就是离其期望值E的距离。方差越大数据的分布越分散。 模型的真实误差是两者之和 通常情况下如果是小训练集高偏差/低方差的分类器例如朴素贝叶斯NB要比低偏差/高方差大分类的优势大例如KNN因为后者会发生过拟合overfiting。然而随着你训练集的增长模型对于原数据的预测能力就越好偏差就会降低此时低偏差/高方差的分类器就会渐渐的表现其优势因为它们有较低的渐近误差而高偏差分类器这时已经不足以提供准确的模型了。
常见算法优缺点
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯属于生成式模型关于生成模型和判别式模型主要还是在于是否需要求联合分布比较简单你只需做一堆计数即可。如果注有条件独立性假设一个比较严格的条件朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型比如逻辑回归所以你只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用用mRMR中R来讲就是特征冗余。引用一个比较经典的例子比如虽然你喜欢Brad Pitt和Tom Cruise的电影但是它不能学习出你不喜欢他们在一起演的电影。 优点 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论有着坚实的数学基础以及稳定的分类效率。 对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已对小规模的数据表现很好能个处理多分类任务适合增量式训练即可以实时的对新增的样本进行训练对缺失数据不太敏感算法也比较简单常用于文本分类朴素贝叶斯对结果解释容易理解。 缺点 需要计算先验概率分类决策存在错误率对输入数据的表达形式很敏感由于使用了样本属性独立性的假设所以如果样本属性有关联时其效果不好。 应用场景 欺诈检测中使用较多一封电子邮件是否是垃圾邮件一篇文章应该分到科技、政治还是体育类一段文字表达的是积极的情绪还是消极的情绪人脸识别。
Logistic Regression逻辑回归
逻辑回归属于判别式模型同时伴有很多模型正则化的方法L0 L1L2etc而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树、SVM相比你还会得到一个不错的概率解释你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果你需要一个概率架构比如简单地调节分类阈值指明不确定性或者是要获得置信区间或者你希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去那么使用它吧。 Sigmoid函数表达式如下: 优点 实现简单广泛的应用于工业问题上分类时计算量非常小速度很快存储资源低便利的观测样本概率分数对逻辑回归而言多重共线性并不是问题它可以结合L2正则化来解决该问题计算代价不高易于理解和实现 缺点 当特征空间很大时逻辑回归的性能不是很好容易欠拟合一般准确度不太高不能很好地处理大量多类特征或变量只能处理两分类问题在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类且必须线性可分对于非线性特征需要进行转换。 应用场景 用于二分类领域可以得出概率值适用于根据分类概率排名的领域如搜索排名等。 Logistic回归的扩展softmax可以应用于多分类领域如手写字识别等。 信用评估 测量市场营销的成功度 预测某个产品的收益 特定的某天是否会发生地震
线性回归
线性回归是用于回归的它不像Logistic回归那样用于分类其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化当然也可以用normal equation直接求得参数的解结果为 而在LWLR局部加权线性回归中参数的计算表达式为: 由此可见LWLR与LR不同LWLR是一个非参数模型因为每次进行回归计算都要遍历训练样本至少一次。 优点 实现简单计算简单 缺点 不能拟合非线性数据
最近邻算法——KNN
KNN即最近邻算法其主要过程为
计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离常见的距离度量有欧式距离马氏距离等对上面所有的距离值进行排序(升序)选前k个最小距离的样本根据这k个样本的标签进行投票得到最后的分类类别
如何选择一个最佳的K值这取决于数据。一般情况下在分类时较大的K值能够减小噪声的影响但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取比如交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。近邻算法具有较强的一致性结果随着数据趋于无限算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。 **优点**理论成熟思想简单既可以用来做分类也可以用来做回归可用于非线性分类训练时间复杂度为O(n)对数据没有假设准确度高对outlier不敏感KNN是一种在线技术新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练KNN理论简单容易实现。 **缺点**样本不平衡问题即有些类别的样本数量很多而其它样本的数量很少效果差 需要大量内存对于样本容量大的数据集计算量比较大体现在距离计算上样本不平衡时预测偏差比较大。如某一类的样本比较少而其它类样本比较多KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算k值大小的选择没有理论选择最优往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。 应用场景 文本分类、模式识别、聚类分析多分类领域
决策树
决策树的一大优势就是易于解释。它可以毫无压力地处理特征间的交互关系并且是非参数化的因此你不必担心异常值或者数据是否线性可分举个例子决策树能轻松处理好类别A在某个特征维度x的末端类别B在中间然后类别A又出现在特征维度x前端的情况。它的缺点之一就是不支持在线学习于是在新样本到来后决策树需要全部重建。另一个缺点就是容易出现过拟合但这也就是诸如随机森林RF或提升树boosted tree之类的集成方法的切入点。另外随机森林经常是很多分类问题的赢家通常比支持向量机好上那么一丁点它训练快速并且可调同时你无须担心要像支持向量机那样调一大堆参数所以在以前都一直很受欢迎。 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝因此要注意一下信息增益的计算公式并深入理解它。 信息熵的计算公式如下: 优点 决策树易于理解和解释可以可视化分析容易提取出规则可以同时处理标称型和数值型数据比较适合处理有缺失属性的样本能够处理不相关的特征测试数据集时运行速度比较快在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 缺点 容易发生过拟合随机森林可以很大程度上减少过拟合容易忽略数据集中属性的相互关联对于那些各类别样本数量不一致的数据在决策树中进行属性划分时不同的判定准则会带来不同的属性选择倾向信息增益准则对可取数目较多的属性有所偏好典型代表ID3算法而增益率准则CART则对可取数目较少的属性有所偏好但CART进行属性划分时候不再简单地直接利用增益率尽心划分而是采用一种启发式规则只要是使用了信息增益都有这个缺点如RF。ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。 改进措施 对决策树进行剪枝。可以采用交叉验证法和加入正则化的方法。使用基于决策树的combination算法如bagging算法randomforest算法可以解决过拟合的问题。 应用场景 企业管理实践企业投资决策由于决策树很好的分析能力在决策过程应用较多。
ID3、C4.5算法
ID3算法是以信息论为基础以信息熵和信息增益度为衡量标准从而实现对数据的归纳分类ID3算法计算每个属性的信息增益并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5算法核心思想是ID3算法是ID3算法的改进 改进方面
用信息增益率来选择属性克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足 - 在树构造过程中进行剪枝能处理非离散的数据能处理不完整的数据。
**优点**产生的分类规则易于理解准确率较高。**缺点**在构造树的过程中需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序因而导致算法的低效C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
CART分类与回归树
是一种决策树分类方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。如果目标变量是标称的称为分类树如果目标变量是连续的称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。 优点 非常灵活可以允许有部分错分成本还可指定先验概率分布可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时CART 显得非常稳健。
Adaboosting
Adaboost是一种加和模型每个模型都是基于上一次模型的错误率来建立的过分关注分错的样本而对正确分类的样本减少关注度逐次迭代之后可以得到一个相对较好的模型。该算法是一种典型的boosting算法其加和理论的优势可以使用Hoeffding不等式得以解释。有兴趣的同学可以阅读下自己之前写的这篇文章AdaBoost算法详述.下面总结下它的优缺点。 优点 Adaboost是一种有很高精度的分类器。可以使用各种方法构建子分类器Adaboost算法提供的是框架。当使用简单分类器时计算出的结果是可以理解的并且弱分类器的构造极其简单。简单不用做特征筛选。不易发生overfitting。 Adaboost、GBDT与XGBoost的区别 缺点对outlier比较敏感
SVM支持向量机
支持向量机一个经久不衰的算法高准确率为避免过拟合提供了很好的理论保证而且就算数据在原特征空间线性不可分只要给个合适的核函数它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大难以解释运行和调参也有些烦人而随机森林却刚好避开了这些缺点比较实用。 **优点**可以解决高维问题即大型特征空间解决小样本下机器学习问题能够处理非线性特征的相互作用无局部极小值问题相对于神经网络等算法无需依赖整个数据泛化能力比较强 **缺点**当观测样本很多时效率并不是很高对非线性问题没有通用解决方案有时候很难找到一个合适的核函数对于核函数的高维映射解释力不强尤其是径向基函数常规SVM只支持二分类对缺失数据敏感。 对于核的选择也是有技巧的libsvm中自带了四种核函数线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核第一如果样本数量小于特征数那么就没必要选择非线性核简单的使用线性核就可以了第二如果样本数量大于特征数目这时可以使用非线性核将样本映射到更高维度一般可以得到更好的结果第三如果样本数目和特征数目相等该情况可以使用非线性核原理和第二种一样。 对于第一种情况也可以先对数据进行降维然后使用非线性核这也是一种方法。 **应用场景**文本分类、图像识别主要二分类领域毕竟常规SVM只能解决二分类问题
人工神经网络
**优点**分类的准确度高并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力具备联想记忆的功能能充分逼近复杂的非线性关系。 **缺点**神经网络需要大量的参数如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值黑盒过程不能观察之间的学习过程输出结果难以解释会影响到结果的可信度和可接受程度学习时间过长有可能陷入局部极小值甚至可能达不到学习的目的。 **应用场景**目前深度神经网络已经应用与计算机视觉自然语言处理语音识别等领域并取得很好的效果。
K-Means聚类
是一个简单的聚类算法把n的对象根据他们的属性分为k个分割k n。 算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。 **优点**算法简单容易实现 算法速度很快对处理大数据集该算法是相对可伸缩的和高效率的因为它的复杂度大约是O(nkt)其中n是所有对象的数目k是簇的数目,t是迭代的次数。通常kn。这个算法通常局部收敛。算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的且簇与簇之间区别明显时聚类效果较好。 **缺点**对数据类型要求较高适合数值型数据可能收敛到局部最小值在大规模数据上收敛较慢分组的数目k是一个输入参数不合适的k可能返回较差的结果。对初值的簇心值敏感对于不同的初始值可能会导致不同的聚类结果不适合于发现非凸面形状的簇或者大小差别很大的簇。对于”噪声”和孤立点数据敏感少量的该类数据能够对平均值产生极大影响。
EM最大期望算法
EM算法是基于模型的聚类方法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。E步估计隐含变量M步估计其他参数交替将极值推向最大。EM算法比K-means算法计算复杂收敛也较慢不适于大规模数据集和高维数据但比K-means算法计算结果稳定、准确。EM经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚Data Clustering领域。
集成算法AdaBoost算法
**优点**很好的利用了弱分类器进行级联可以将不同的分类算法作为弱分类器AdaBoost具有很高的精度相对于bagging算法和Random Forest算法AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。 缺点 AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定可以使用交叉验证来进行确定数据不平衡导致分类精度下降训练比较耗时每次重新选择当前分类器最好切分点。 应用场景 模式识别、计算机视觉领域用于二分类和多分类场景。
排序算法PageRank
PageRank是google的页面排序算法是基于从许多优质的网页链接过来的网页必定还是优质网页的回归关系来判定所有网页的重要性。也就是说一个人有着越多牛X朋友的人他是牛X的概率就越大。 优点 完全独立于查询只依赖于网页链接结构可以离线计算。 缺点 PageRank算法忽略了网页搜索的时效性。旧网页排序很高存在时间长积累了大量的in-links拥有最新资讯的新网页排名却很低因为它们几乎没有in-links。
关联规则算法Apriori算法
Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。Apriori算法分为两个阶段寻找频繁项集由频繁项集找关联规则 缺点 在每一步产生侯选项目集时循环产生的组合过多没有排除不应该参与组合的元素每次计算项集的支持度时都对数据库中 的全部记录进行了一遍扫描比较需要很大的I/O负载。
算法选择窍门
首当其冲应该选择的就是逻辑回归如果它的效果不怎么样那么可以将它的结果作为基准来参考在基础上与其他算法进行比较然后试试决策树随机森林看看是否可以大幅度提升你的模型性能。即便最后你并没有把它当做为最终模型你也可以使用随机森林来移除噪声变量做特征选择如果特征的数量和观测样本特别多那么当资源和时间充足时这个前提很重要使用SVM不失为一种选择。通常情况下【GBDTSVMRFAdaboostOther…】现在深度学习很热门很多领域都用到它是以神经网络为基础的假如你有一个超大数据集那么无论你使用哪种算法可能对分类性能都没太大影响此时就可以根据速度和易用性来进行抉择。
