机器学习算法对比分析(转载)

原地址: https://blog.csdn.net/Mason_Mao/article/details/82693613

各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。

k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型,隐马尔科夫，条件随机场，adaboost，em 这些在一般工作中，分别用到的频率多大？一般用…

 

关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755

正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上（121个），不同的分类器（179个）的实际效果。

论文题为：Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?

实验时间有点早，我尝试着结合我自己的理解、一些最近的实验，来谈一谈吧。主要针对分类器(Classifier)。

写给懒得看的人：

没有最好的分类器，只有最合适的分类器。

随机森林平均来说最强，但也只在9.9%的数据集上拿到了第一，优点是鲜有短板。

SVM的平均水平紧随其后，在10.7%的数据集上拿到第一。

神经网络（13.2%）和boosting（~9%）表现不错。

数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多，但是整体不及SVM[2]。

数据量越大，神经网络就越强。

 

近邻 (Nearest Neighbor)

典型的例子是KNN，它的思路就是——对于待判断的点，找到离它最近的几个数据点，根据它们的类型决定待判断点的类型。

它的特点是完全跟着数据走，没有数学模型可言。

 

适用情景：

需要一个特别容易解释的模型的时候。

比如需要向用户解释原因的推荐算法。

 

贝叶斯 (Bayesian)

典型的例子是Naive Bayes，核心思路是根据条件概率计算待判断点的类型。

是相对容易理解的一个模型，至今依然被垃圾邮件过滤器使用。

 

适用情景：

需要一个比较容易解释，而且不同维度之间相关性较小的模型的时候。

可以高效处理高维数据，虽然结果可能不尽如人意。

 

决策树 (Decision tree)

决策树的特点是它总是在沿着特征做切分。随着层层递进，这个划分会越来越细。

虽然生成的树不容易给用户看，但是数据分析的时候，通过观察树的上层结构，能够对分类器的核心思路有一个直观的感受。

举个简单的例子，当我们预测一个孩子的身高的时候，决策树的第一层可能是这个孩子的性别。男生走左边的树进行进一步预测，女生则走右边的树。这就说明性别对身高有很强的影响。

 

适用情景：

因为它能够生成清晰的基于特征(feature)选择不同预测结果的树状结构，数据分析师希望更好的理解手上的数据的时候往往可以使用决策树。

同时它也是相对容易被攻击的分类器[3]。这里的攻击是指人为的改变一些特征，使得分类器判断错误。常见于垃圾邮件躲避检测中。因为决策树最终在底层判断是基于单个条件的，攻击者往往只需要改变很少的特征就可以逃过监测。

受限于它的简单性，决策树更大的用处是作为一些更有用的算法的基石。

 

随机森林 (Random forest)

提到决策树就不得不提随机森林。顾名思义，森林就是很多树。

严格来说，随机森林其实算是一种集成算法。它首先随机选取不同的特征(feature)和训练样本(training sample)，生成大量的决策树，然后综合这些决策树的结果来进行最终的分类。

随机森林在现实分析中被大量使用，它相对于决策树，在准确性上有了很大的提升，同时一定程度上改善了决策树容易被攻击的特点。

 

适用情景：

数据维度相对低（几十维），同时对准确性有较高要求时。

因为不需要很多参数调整就可以达到不错的效果，基本上不知道用什么方法的时候都可以先试一下随机森林。

 

SVM (Support vector machine)

SVM的核心思想就是找到不同类别之间的分界面，使得两类样本尽量落在面的两边，而且离分界面尽量远。

最早的SVM是平面的，局限很大。但是利用核函数(kernel function)，我们可以把平面投射(mapping)成曲面，进而大大提高SVM的适用范围。

提高之后的SVM同样被大量使用，在实际分类中展现了很优秀的正确率。

 

适用情景：

SVM在很多数据集上都有优秀的表现。

相对来说，SVM尽量保持与样本间距离的性质导致它抗攻击的能力更强。

和随机森林一样，这也是一个拿到数据就可以先尝试一下的算法。

 

逻辑斯蒂回归 (Logistic regression)

逻辑斯蒂回归这个名字太诡异了，我就叫它LR吧，反正讨论的是分类器，也没有别的方法叫LR。顾名思义，它其实是回归类方法的一个变体。

回归方法的核心就是为函数找到最合适的参数，使得函数的值和样本的值最接近。例如线性回归(Linear regression)就是对于函数f(x)=ax+b，找到最合适的a,b。

LR拟合的就不是线性函数了，它拟合的是一个概率学中的函数，f(x)的值这时候就反映了样本属于这个类的概率。

 

适用情景：

LR同样是很多分类算法的基础组件，它的好处是输出值自然地落在0到1之间，并且有概率意义。

因为它本质上是一个线性的分类器，所以处理不好特征之间相关的情况。

虽然效果一般，却胜在模型清晰，背后的概率学经得住推敲。它拟合出来的参数就代表了每一个特征(feature)对结果的影响。也是一个理解数据的好工具。

 

判别分析 (Discriminant analysis)

判别分析主要是统计那边在用，所以我也不是很熟悉，临时找统计系的闺蜜补了补课。这里就现学现卖了。

判别分析的典型例子是线性判别分析(Linear discriminant analysis)，简称LDA。

（这里注意不要和隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation)弄混，虽然都叫LDA但说的不是一件事。）

LDA的核心思想是把高维的样本投射(project)到低维上，如果要分成两类，就投射到一维。要分三类就投射到二维平面上。这样的投射当然有很多种不同的方式，LDA投射的标准就是让同类的样本尽量靠近，而不同类的尽量分开。对于未来要预测的样本，用同样的方式投射之后就可以轻易地分辨类别了。

 

使用情景：

判别分析适用于高维数据需要降维的情况，自带降维功能使得我们能方便地观察样本分布。它的正确性有数学公式可以证明，所以同样是很经得住推敲的方式。

但是它的分类准确率往往不是很高，所以不是统计系的人就把它作为降维工具用吧。

同时注意它是假定样本成正态分布的，所以那种同心圆形的数据就不要尝试了。

 

神经网络 (Neural network)

神经网络现在是火得不行啊。它的核心思路是利用训练样本(training sample)来逐渐地完善参数。还是举个例子预测身高的例子，如果输入的特征中有一个是性别（1:男；0:女），而输出的特征是身高（1:高；0:矮）。那么当训练样本是一个个子高的男生的时候，在神经网络中，从“男”到“高”的路线就会被强化。同理，如果来了一个个子高的女生，那从“女”到“高”的路线就会被强化。

最终神经网络的哪些路线比较强，就由我们的样本所决定。

神经网络的优势在于，它可以有很多很多层。如果输入输出是直接连接的，那它和LR就没有什么区别。但是通过大量中间层的引入，它就能够捕捉很多输入特征之间的关系。卷积神经网络有很经典的不同层的可视化展示(visulization)，我这里就不赘述了。

神经网络的提出其实很早了，但是它的准确率依赖于庞大的训练集，原本受限于计算机的速度，分类效果一直不如随机森林和SVM这种经典算法。

 

使用情景：

数据量庞大，参数之间存在内在联系的时候。

当然现在神经网络不只是一个分类器，它还可以用来生成数据，用来做降维，这些就不在这里讨论了。

 

Rule-based methods

这个我是真不熟，都不知道中文翻译是什么。

它里面典型的算法是C5.0 Rules，一个基于决策树的变体。因为决策树毕竟是树状结构，理解上还是有一定难度。所以它把决策树的结果提取出来，形成一个一个两三个条件组成的小规则。

 

使用情景：

它的准确度比决策树稍低，很少见人用。大概需要提供明确小规则来解释决定的时候才会用吧。

 

提升算法（Boosting）

接下来讲的一系列模型，都属于集成学习算法(Ensemble Learning)，基于一个核心理念：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。

翻译过来就是：当我们把多个较弱的分类器结合起来的时候，它的结果会比一个强的分类器更

典型的例子是AdaBoost。

AdaBoost的实现是一个渐进的过程，从一个最基础的分类器开始，每次寻找一个最能解决当前错误样本的分类器。用加权取和(weighted sum)的方式把这个新分类器结合进已有的分类器中。

它的好处是自带了特征选择（feature selection），只使用在训练集中发现有效的特征(feature)。这样就降低了分类时需要计算的特征数量，也在一定程度上解决了高维数据难以理解的问题。

最经典的AdaBoost实现中，它的每一个弱分类器其实就是一个决策树。这就是之前为什么说决策树是各种算法的基石。

 

使用情景：

好的Boosting算法，它的准确性不逊于随机森林。虽然在[1]的实验中只有一个挤进前十，但是实际使用中它还是很强的。因为自带特征选择（feature selection）所以对新手很友好，是一个“不知道用什么就试一下它吧”的算法。

 

装袋算法（Bagging）

同样是弱分类器组合的思路，相对于Boosting，其实Bagging更好理解。它首先随机地抽取训练集（training set），以之为基础训练多个弱分类器。然后通过取平均，或者投票(voting)的方式决定最终的分类结果。

因为它随机选取训练集的特点，Bagging可以一定程度上避免过渡拟合(overfit)。

在[1]中，最强的Bagging算法是基于SVM的。如果用定义不那么严格的话，随机森林也算是Bagging的一种。

 

使用情景：

相较于经典的必使算法，Bagging使用的人更少一些。一部分的原因是Bagging的效果和参数的选择关系比较大，用默认参数往往没有很好的效果。

虽然调对参数结果会比决策树和LR好，但是模型也变得复杂了，没事有特别的原因就别用它了。

 

Stacking

这个我是真不知道中文怎么说了。它所做的是在多个分类器的结果上，再套一个新的分类器。

这个新的分类器就基于弱分类器的分析结果，加上训练标签(training label)进行训练。一般这最后一层用的是LR。

Stacking在[1]里面的表现不好，可能是因为增加的一层分类器引入了更多的参数，也可能是因为有过渡拟合(overfit)的现象。

 

使用情景：

没事就别用了。

（修订：

@庄岩

提醒说stacking在数据挖掘竞赛的网站kaggle上很火，相信参数调得好的话还是对结果能有帮助的。

http://blog.kaggle.com/2016/12/27/a-kagglers-guide-to-model-stacking-in-practice/

这篇文章很好地介绍了stacking的好处。在kaggle这种一点点提升就意味着名次不同的场合下，stacking还是很有效的，但是对于一般商用，它所带来的提升就很难值回额外的复杂度了。）

 

多专家模型（Mixture of Experts）

最近这个模型还挺流行的，主要是用来合并神经网络的分类结果。我也不是很熟，对神经网络感兴趣，而且训练集异质性（heterogeneity）比较强的话可以研究一下这个。

 

讲到这里分类器其实基本说完了。讲一下问题里面其他一些名词吧。

 

最大熵模型 (Maximum entropy model)

最大熵模型本身不是分类器，它一般是用来判断模型预测结果的好坏的。

对于它来说，分类器预测是相当于是：针对样本，给每个类一个出现概率。比如说样本的特征是：性别男。我的分类器可能就给出了下面这样一个概率：高（60%），矮（40%）。

而如果这个样本真的是高的，那我们就得了一个分数60%。最大熵模型的目标就是让这些分数的乘积尽量大。

LR其实就是使用最大熵模型作为优化目标的一个算法[4]。

 

EM

就像最大熵模型一样，EM不是分类器，而是一个思路。很多算法都是基于这个思路实现的。

@刘奕驰 已经讲得很清楚了，我就不多说了。

 

隐马尔科夫 (Hidden Markov model)

这是一个基于序列的预测方法，核心思想就是通过上一个（或几个）状态预测下一个状态。

之所以叫“隐”马尔科夫是因为它的设定是状态本身我们是看不到的，我们只能根据状态生成的结果序列来学习可能的状态。

 

适用场景：

可以用于序列的预测，可以用来生成序列。

 

条件随机场 (Conditional random field)

典型的例子是linear-chain CRF。

具体的使用 @Aron 有讲，我就不献丑了，因为我从来没用过这个。

 

就是这些啦。

 

相关的文章：

[1]: Do we need hundreds of classifiers to solve real world classification problems.

Fernández-Delgado, Manuel, et al. J. Mach. Learn. Res 15.1 (2014)

[2]: An empirical evaluation of supervised learning in high dimensions.

Rich Caruana, Nikos Karampatziakis, and Ainur Yessenalina. ICML '08

[3]: Man vs. Machine: Practical Adversarial Detection of Malicious Crowdsourcing Workers

Wang, G., Wang, T., Zheng, H., & Zhao, B. Y. Usenix Security'14

[4]: http://www.win-vector.com/dfiles/LogisticRegressionMaxEnt.pdf

 

 

1决策树（Decision Trees）的优缺点

决策树的优点：

一、           决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

二、           对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。

三、           能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。

四、           决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。

五、           易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。

六、          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。

七、           可以对有许多属性的数据集构造决策树。

八、           决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。

 

决策树的缺点：

一、           对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。

二、           决策树处理缺失数据时的困难。

三、           过度拟合问题的出现。

四、           忽略数据集中属性之间的相关性。

2 人工神经网络的优缺点

人工神经网络的优点：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，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。

人工神经网络的缺点：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；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,甚至可能达不到学习的目的。

3 遗传算法的优缺点

遗传算法的优点：

一、           与问题领域无关切快速随机的搜索能力。

二、           搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。

三、           搜索使用评价函数启发，过程简单。

四、           使用概率机制进行迭代，具有随机性。

五、           具有可扩展性，容易与其他算法结合。

 

遗传算法的缺点：

一、           遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,

二、           另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。

三、           算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。

4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点

KNN算法的优点：

一、          简单、有效。

二、          重新训练的代价较低（类别体系的变化和训练集的变化，在Web环境和电子商务应用中是很常见的）。

三、          计算时间和空间线性于训练集的规模（在一些场合不算太大）。

四、           由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

五、           该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

 

KNN算法缺点：

一、           KNN算法是懒散学习方法（lazy learning,基本上不学习），一些积极学习的算法要快很多。

二、           类别评分不是规格化的（不像概率评分）。

三、           输出的可解释性不强，例如决策树的可解释性较强。

四、           该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。

五、           计算量较大。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。

5 支持向量机（SVM）的优缺点

SVM的优点：

一、           可以解决小样本情况下的机器学习问题。

二、           可以提高泛化性能。

三、           可以解决高维问题。

四、           可以解决非线性问题。

五、           可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。

 

SVM的缺点：

一、           对缺失数据敏感。

二、           对非线性问题没有通用解决方案，必须谨慎选择Kernelfunction来处理。

6 朴素贝叶斯的优缺点

优点：

一、           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。

二、           NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

 

缺点：

一、           理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的（可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类），这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

二、           需要知道先验概率。

三、           分类决策存在错误率

7 Adaboosting方法的优点

一、           adaboost是一种有很高精度的分类器。

二、           可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。

三、           当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。

四、           简单，不用做特征筛选。

五、           不用担心overfitting。

8 Rocchio的优点

Rocchio算法的突出优点是容易实现，计算（训练和分类）特别简单，它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题。

9各种分类算法比较

根据这篇论文所得出的结论,

Calibrated boosted trees的性能最好，随机森林第二，uncalibrated bagged trees第三,calibratedSVMs第四， uncalibrated neural nets第五。

    性能较差的是朴素贝叶斯，决策树。

    有些算法在特定的数据集下表现较好。

 

from:http://bbs.pinggu.org/thread-2604496-1-1.html

 

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参考文献：

 

[1] 罗森林, 马俊, 潘丽敏.数据挖掘理论与技术[M].电子工业出版社.2013.126-126

[2] 杨晓帆,陈廷槐.人工神经网络固有的优点和缺点[J].计算机科学.1994(vol.21).23-26

[3] Steve.遗传算法的优缺点.http://blog.sina.com.cn/s/blog_6377a3100100h1mj.html

[4] 杨建武.文本自动分类技术.

www.icst.pku.edu.cn/course/mining/12-13spring/TextMining04-%E5%88%86%E7%B1%BB.pdf

[5] 白云球工作室. SVM(支持向量机)综述.http://blog.sina.com.cn/s/blog_52574bc10100cnov.html

[6] 张夏天. 统计学习理论和SVM的不足（1）.http://blog.sciencenet.cn/blog-230547-248821.html

[7] RichCaruana，AlexandruNiculescu-Mizil.An Empirical Comparison of Supervised LearningAlgorithms.2006