数据科学：带你选择完美机器学习算法

大家好，在解决数据科学问题时，需要做出的关键决定之一就是使用哪种机器学习算法。

有数百种机器学习算法可供选择，每种算法都有自己的优缺点。对于特定类型的问题或特定的数据集，某些算法可能比其他算法更有效。

“No Free Lunch（没有免费的午餐）” (NFL)定理指出，没有一种算法适用于每个问题，换句话说，所有算法在所有可能问题上的平均表现都是一样的。

本文将讨论在为问题选择模型时应考虑的要点，以及如何比较不同的机器学习算法。

关键算法方面

如下列出了在考虑特定机器学习算法时可能会问自己的10个问题：

1. 该算法可以解决哪种类型的问题？该算法只能解决回归或分类问题，还是两者都可以解决？它能处理多类别/多标签问题，还是只能处理二元分类问题？

2. 算法是否对数据集有任何假设？例如，有些算法假定数据是线性可分的（例如感知器或线性SVM），而有些算法则假定数据是正态分布的（如高斯混合模型）。

3. 算法的性能是否有任何保证？例如，如果算法试图解决优化问题（如逻辑回归或神经网络），它是否能保证找到全局最优解，还是只能找到局部最优解？

4. 需要多少数据才能有效训练模型？有些算法（如深度神经网络）比其他算法更精通数据。

5. 算法是否倾向于过拟合？如果是，该算法是否提供了处理过拟合的方法？

6. 在训练和预测期间，算法的运行时间和内存需求是多少？

7. 需要哪些数据预处理步骤来为算法准备数据？

8. 算法有多少超参数？超参数较多的算法需要更多时间来训练和调整。

9. 算法结果是否易于解释？在许多问题领域（如医疗诊断）中，我们希望能用人类术语解释模型的预测结果。有些模型很容易可视化（如决策树），而有些模型则更像一个黑盒子（如神经网络）。

10. 该算法是否支持在线（增量）学习，也就是说，我们能否在不从头开始重建模型的情况下，用更多的样本对其进行训练？

算法比较示例

例如，以决策树和神经网络这两种最流行的算法为例，根据上述标准对它们进行比较。

决策树

1. 决策树可以处理分类和回归问题。它们还可以轻松处理多类别和多标签问题。

2. 决策树算法对数据集没有任何特定的假设。

3. 决策树是通过贪婪算法构建的，这种算法并不能保证找到最优树（即正确分类所有训练样本所需的测试次数最少的树）。然而，如果我们不断扩展决策树的节点，直到叶子节点中的所有样本都属于同一类别，那么决策树在训练集上的准确率就能达到100%。这种树通常不是好的预测工具，因为它们过度拟合了训练集中的噪声。

4. 即使是中小型数据集，决策树也能很好地发挥作用。

5. 决策树很容易过度拟合。不过可以通过使用剪枝来减少过拟合。还可以使用组合方法，如将多个决策树的输出组合起来的随机森林。这些方法受过拟合的影响较小。

6. 构建决策树的时间为O(n²p)，其中n是训练样本的数量，p是特征的数量。决策树的预测时间取决于树的高度，通常是n的对数，因为大多数决策树都是相当平衡的。

7. 决策树不需要任何数据预处理。它们可以无缝处理不同类型的特征，包括数字特征和分类特征。它们也不需要对数据进行归一化处理。

8. 决策树有几个关键的超参数需要调整，尤其是在使用剪枝的情况下，例如树的最大深度和使用哪种杂质度量来决定如何分割节点。

9. 决策树易于理解和解释，可以很容易地将其可视化（除非树非常大）。

10. 决策树不能轻松根据新的训练样本进行修改，因为数据集的微小变化都会导致树的拓扑结构发生巨大变化。

神经网络

1. 神经网络是最通用、最灵活的机器学习模型之一。它们几乎可以解决任何类型的问题，包括分类、回归、时间序列分析、自动内容生成等。

2. 神经网络对数据集不做假设，但需要对数据进行归一化处理。

3. 神经网络采用梯度下降法进行训练。因此，它们只能找到局部最优解。不过，有多种技术可用于避免陷入局部最小值，例如动量和自适应学习率。

4. 深度神经网络需要大量数据进行训练，大约需要数百万个样本点。一般来说，网络越大（层数和神经元越多），就越需要数据来训练它。

5. 过于庞大的网络可能会记住所有的训练样本，从而无法很好地进行泛化。对于很多问题，可以从小网络（例如只有一到两个隐藏层）开始，逐渐扩大网络规模，直到开始过度拟合训练集。还可以添加正则化来解决过拟合问题。

6. 神经网络的训练时间取决于很多因素（网络的大小、训练所需的梯度下降迭代次数等）。不过，预测时间非常快，因为只需对网络进行一次前向传递即可获得标签。

7. 神经网络要求所有特征都是数值型且归一化的。

8. 神经网络有很多需要调整的超参数，如层数、每层神经元数、使用的激活函数、学习率等。

9. 神经网络的预测很难解释，因为它们是基于大量神经元的计算，而每个神经元对最终预测只有很小的贡献。

10. 神经网络使用增量学习算法（随机梯度下降），因此很容易适应额外的训练样本。

时间复杂性

下表比较了一些常用算法的训练和预测时间（n为训练样本数，p为特征数）。

并且通过对竞赛研究可以发现，获奖者最常使用的算法是梯度提升算法（XGBoost）和神经网络。XGBoost主要用于处理结构化数据（例如关系表）的问题，而神经网络在处理非结构化问题（例如处理图像、语音或文本的问题）时更为成功和便捷。