【机器学习】机器学习算法的优缺点
在本指南中，我们将通过现代机器学习算法进行实用，简洁的介绍。虽然存在其他这样的列表，但它们并没有真正解释每种算法的实际权衡，我们希望在这里做。我们将根据我们的经验讨论每种算法的优缺点。
对机器学习算法进行分类是棘手的，有几种合理的方法; 它们可以分为生成/判别，参数/非参数，监督/无监督等。
例如， Scikit-Learn的文档页面按其学习机制对算法进行分组 。 这产生了如下类别：
- 广义线性模型
- 支持向量机
- 最近的邻居
- 决策树
- 神经网络
- 等等…
但是，根据我们的经验，这并不总是最实用的分组算法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想， “我今天想要训练一个支持向量机！”
相反，您通常会考虑最终目标，例如预测结果或对观察进行分类。
因此，我们想引入另一种分类算法的方法，即通过 机器学习任务。
没有免费午餐
在机器学习中，有一种称为“无免费午餐”的定理。简而言之，它表明没有一种算法能够最好地解决每个问题，而且它对于监督学习（即预测建模）尤为重要。
例如，您不能说神经网络总是比决策树更好，反之亦然。有许多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。
因此，您应该 针对您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的保留“测试集”来评估性能并选择获胜者。
当然，您尝试的算法必须适合您的问题，这是选择正确的机器学习任务的地方。作为类比，如果您需要清理房屋，您可以使用真空吸尘器，扫帚或拖把，但你不会破坏铲子并开始挖掘。
机器学习任务
这是本系列的第1部分。在这一部分中，我们将介绍“三大”机器学习任务，这是迄今为止最常见的任务。他们是：
- 回归
- 分类
- 聚类
在第2部分中，我们将介绍降维，包括：
- 特征选择
- 特征提取
继续之前的两点说明：
- 我们不会介绍特定于域的修改，例如自然语言处理。
- 我们不会涵盖所有算法。有太多要列出的内容，并且新的一直会弹出。但是，此列表 将为 您提供每个任务成功的当代算法的代表性概述。
1.回归
回归是用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。示例包括预测房地产价格，股票价格变动或学生考试成绩。
回归任务的特征 在于具有数字目标变量的标记数据集。换句话说，您可以使用一些“基础事实”值来监控您的算法。
线性回归
1.1.（正则化）线性回归
线性回归是回归任务最常用的算法之一。它以最简单的形式尝试将直超平面拟合到数据集（即只有2个变量时为直线）。正如您可能猜到的，当数据集中的变量之间存在线性关系时，它可以正常工作 。
在实践中，简单的线性回归通常被其正则化的对应物（LASSO，Ridge和Elastic-Net）所取代。正则化是一种惩罚大系数以避免过度拟合的技术，并且应该调整惩罚的强度。
- 优点： 线性回归很容易理解和解释，并且可以正则化以避免过度拟合。此外，使用随机梯度下降可以使用新数据轻松更新线性模型。
- 缺点： 当存在非线性关系时，线性回归表现不佳。它们不够灵活，无法捕获更复杂的模式，添加正确的交互项或多项式可能非常棘手且耗时。
- 实现：Python / R.
1.2.回归树（合奏）
回归树（又名决策树）通过反复将数据集拆分为单独的分支来分层学习，从而最大化每个分割的信息增益。这种分支结构允许回归树自然地学习非线性关系。
集合方法，例如随机森林（RF）和梯度提升树（GBM），结合了来自许多单独树木的预测。我们不会在这里介绍它们的基础机制，但在实践中，RF通常表现非常好，而GBM更难调整，但往往具有更高的性能上限。
- 优势： 决策树可以学习非线性关系，并且对异常值非常稳健。合奏在实践中表现很好，赢得了许多经典（即非深度学习）机器学习比赛。
- 缺点： 不受约束的单个树木容易过度拟合，因为它们可以保持分支，直到它们记住训练数据。但是，这可以通过使用合奏来缓解。
- 实现： 随机森林 - Python / R，Gradient Boosted Tree - Python / R.
1.3.深度学习
深度学习是指可以学习极其复杂模式的多层神经网络。他们在输入和输出之间使用“隐藏层”，以模拟 其他算法无法轻易学习的数据的中间表示。
它们有几个重要的机制，例如卷积和辍学，使它们能够有效地从高维数据中学习。然而，与其他算法相比，深度学习仍然需要更多的数据来训练，因为模型具有更多的参数来估计。
- 优势： 深度学习是某些领域的当前最新技术，例如计算机视觉和语音识别。深度神经网络在图像，音频和文本数据上表现非常好，并且可以使用批量传播轻松更新新数据。它们的架构（即层的数量和结构）可以适应许多类型的问题，它们的隐藏层减少了对特征工程的需求。
- 缺点： 深度学习算法通常不适合作为通用算法，因为它们需要非常大量的数据。实际上，对于经典机器学习问题，它们通常优于树集合。此外，它们在训练时计算密集，并且需要更多的专业知识来调整（即设置架构和超参数）。
- 实现： Python / R.
1.4.荣誉提名：最近邻居
最近邻算法是“基于实例的”，这意味着保存每个训练观察。然后，他们通过搜索最相似的训练观察并汇集其值来对新观察进行预测。
这些算法是存储器密集型的，对于高维数据执行不良，并且需要有意义的距离函数来计算相似性。在实践中，训练正则化回归或树集合几乎总是更好地利用你的时间。
2.分类
分类是用于建模和预测分类变量的监督学习任务。示例包括预测员工流失，电子邮件垃圾邮件，财务欺诈或学生信函等级。
正如您将看到的，许多回归算法都有分类对应物。算法适用于预测类（或类概率）而不是实数。
Logistic回归
2.1.（正规化）Logistic回归
Logistic回归是线性回归的分类对应物。预测通过逻辑函数映射到0到1之间，这意味着预测可以解释为类概率。
模型本身仍然是“线性的”，因此当您的类可线性分离时它们可以很好地工作 （即它们可以由单个决策表面分隔）。逻辑回归也可以通过用可调惩罚强度惩罚系数来规则化。
- 优点： 输出具有良好的概率解释，并且算法可以被规则化以避免过度拟合。使用随机梯度下降可以使用新数据轻松更新逻辑模型。
- 缺点： 当存在多个或非线性决策边界时，逻辑回归往往表现不佳。它们不够灵活，不能自然地捕捉更复杂的关系。
- 实现： Python / R.
2.2.分类树（合奏）
分类树是回归树的分类对应物。它们通常被称为“决策树”或通过总称“分类和回归树（CART）”。
- 优势： 与回归一样，分类树集合在实践中也表现得非常好。它们对异常值具有鲁棒性，可扩展，并且由于其层次结构，能够自然地模拟非线性决策边界。
- 缺点：无约束的单个树木容易过度拟合，但这可以通过集合方法得到缓解。
- 实现： 随机森林 - Python / R，Gradient Boosted Tree - Python / R.
2.3.深度学习
为了延续这一趋势，深度学习也很容易适应分类问题。实际上，分类通常是深度学习的较常见用途，例如图像分类。
- 优点： 深度学习在分类音频，文本和图像数据时表现良好。
- 缺点： 与回归一样，深度神经网络需要非常大量的数据来训练，因此它不被视为通用算法。
- 实现： Python / R.
2.4.支持向量机
支持向量机（SVM）使用称为内核的机制，它基本上计算两个观察之间的距离。然后，SVM算法找到决策边界，该边界最大化单独类的最接近成员之间的距离。
例如，具有线性内核的SVM类似于逻辑回归。因此，在实践中，SVM的好处通常来自使用非线性内核来模拟非线性决策边界。
- 优势： SVM可以模拟非线性决策边界，并且有许多内核可供选择。它们对过度拟合也相当强大，特别是在高维空间。
- 缺点： 然而，SVM是内存密集型的，由于选择正确内核的重要性而难以调整，并且不能很好地扩展到更大的数据集。目前在该行业中，随机森林通常优于SVM。
- 实现： Python / R.
2.5.朴素贝叶斯
朴素贝叶斯（NB）是一种基于条件概率和计数的非常简单的算法。从本质上讲，您的模型实际上是一个通过您的训练数据更新的概率表。要预测新观察，您只需根据其特征值“查找”“概率表”中的类概率。
它被称为“天真”，因为它的条件独立的核心假设（即所有输入特征彼此独立）在现实世界中很少成立。
- 优势： 尽管条件独立假设很少成立，但NB模型实际上在实践中表现出色，特别是它们的简单性。它们易于实现，可以根据您的数据集进行扩展。
- 缺点： 由于它们非常简单，NB模型经常被经过适当训练的模型打败，并使用之前列出的算法进行调整。
- 实现： Python / R.
3.聚类
聚类是一种无监督的学习 任务，用于根据数据集中的固有结构查找自然的观察分组（即聚类）。示例包括客户细分，在电子商务中对类似项目进行分组以及社交网络分析。
由于聚类是无监督的（即没有“正确答案”），因此数据可视化通常用于评估结果。如果存在“正确答案”（即您在训练集中预先标记了群集），则分类算法通常更合适。
K均值
3.1.K均值
K-Means是一种通用算法，它基于点之间的几何距离（即坐标平面上的距离）来制作聚类。聚类围绕质心分组，使它们呈球状并具有相似的大小。
这是我们推荐的初学者算法，因为它简单，但足够灵活，可以为大多数问题获得合理的结果。
- 优势： K-Means是最受欢迎的聚类算法，因为它可以快速，简单，并且如果您预处理数据并设计有用的功能，则会非常灵活。
- 缺点： 用户必须指定群集的数量，这并不总是容易做到的。此外，如果数据中真正的基础聚类不是球状的，那么K-Means将产生较差的聚类。
- 实现： Python / R.
3.2.亲和力传播
亲和力传播是一种相对较新的聚类技术，可根据点之间的图形距离进行聚类。簇往往较小并且尺寸不均匀。
- 优点：用户不需要指定簇的数量（但需要指定'样本首选项'和'阻尼'超参数）。
- 缺点：亲和传播的主要缺点是它非常慢且占用大量内存，因此很难扩展到更大的数据集。此外，它还假设真正的基础集群是球状的。
- 实现： Python / R.
3.3.分层/凝聚
分层聚类，即凝聚聚类，是基于相同思想的一套算法：（1）从它自己的聚类中的每个点开始。（2）对于每个集群，根据某些标准将其与另一个集群合并。（3）重复直到只剩下一个簇，并留下簇的 层次结构。
- 优势： 层次聚类的主要优点是不假设聚类是球状的。此外，它可以很好地扩展到更大的数据集。
- 缺点： 与K-Means非常相似，用户必须选择簇的数量（即算法完成后层次结构的级别为“保持”）。
- 实现： Python / R.
3.4.DBSCAN
DBSCAN是一种基于密度的算法，可以为密集的点区域创建聚类 。最近还有一个名为HDBSCAN的新开发项目，它允许不同密度的簇。
- 优势： DBSCAN不承担球状星团，其性能可扩展。此外，它不需要将每个点分配给集群，从而降低集群的噪声（这可能是一个弱点，具体取决于您的用例）。
- 缺点：用户必须调整超参数'epsilon'和'min_samples'，它们定义了簇的密度。DBSCAN对这些超参数非常敏感。
- 实现： Python / R.
总结
我们刚刚通过现代算法旋转了“三大”机器学习任务：回归，分类和聚类。
在第2部分中，我们将研究降维的算法，包括特征选择和特征提取。
但是，我们希望根据我们的经验给您一些建议：
- 首先......练习，练习，练习。阅读算法可以帮助您在一开始就找到自己的立足点，但真正的掌握来自于练习。当您完成项目和/或竞赛时，您将培养实用的直觉，这使您能够获得几乎任何算法并有效地应用它。
- 第二......掌握基本面。 我们无法在此列出许多算法，其中一些算法在特定情况下非常有效。但是，几乎所有这些都是对此列表中算法的一些改编，这将为应用机器学习提供坚实的基础。
- 最后，请记住，更好的数据优于更高级的算法。在应用机器学习中，算法是商品，因为您可以根据问题轻松切换它们。但是，有效的探索性分析，数据清理和功能工程可以显着提高您的结果。
原文：https://elitedatascience.com/machine-learning-algorithms