机器学习经典算法优缺点总结

本文作者姚凯飞，原载于知乎。AI研习社已获得作者授权。

  决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计

特点：

适用于小数据集，在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。

• 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测

优点：

计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；

擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估

缺点：

容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合；

适用数据范围：

数值型和标称型

  CART分类与回归树:

特点：

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。决策树回归方法，采用切分点与切分变量来计算的损失来估计函数。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,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。此外，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。

  随机森林：判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计，Bagging，Random Future

特点：

准确率可以和Adaboost相媲美，对错误和离群点更鲁棒。准确率依赖于个体分类器的实力和它们之间的依赖性。理想情况是保持个体分类器的能力而不提高它们的相关性。对每次划分所考虑的属性数很敏感。通常选取logn2+1个属性，其中n是数据集的实例数。（一个有趣的观察是，使用单个随机选择的属性可能导致很好的准确率，常常比使用多个属性更高。）

场景举例：用户流失分析、风险评估

优点：

不易过拟合，可能比Bagging和Boosting更快。由于在每次划分时只考虑很少的属性，因此它们在大型数据库上非常有效。有很好的方法来填充缺失值，即便有很大一部分数据缺失，仍能维持很高准确度。给出了变量重要性的内在估计，对于不平衡样本分类，它可以平衡误差。可以计算各实例的亲近度，对于数据挖掘、检测离群点和数据可视化非常有用。

随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项（item）来说很有用。

缺点：

在某些噪声较大的分类和回归问题上会过拟合。对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产生的属性权值是不可信的。

  k-means：聚类

特点：

并一定能得到全局最优解（依赖于初始点选取），所以常用多次运行，取最优，假设了均方误差为计算群组分散度的最佳参数

优点：

简单快速，复杂度为O(nkt),n为样本数，k为类别数，t为迭代数

缺点：

只对簇的平均值被定义下才能被使用，不适合某些分类属性，虚实线给定簇数K，对初值敏感，不适合发现大小差别很大的簇，对噪声、孤立点敏感（对平均值产生极大影响）

  KNN：判别模型，多分类与回归

特点：

不具有显示的学习过程，通过多数表决方式进行预测，k值选择、距离度量、分类决策规则是K近邻法的三要素

优点：

简单，分类与回归均可操作，可用于非线性分类，复杂度为O(n)，对outlier不敏感

缺点：

K需预先设定，对大小不平衡的数据易偏向大容量数据

常用算法：

kd树：对x的K个特征，一个一个做切分，使得每个数据最终都在切分点上（中位数），对输入的数据搜索kd树，找到K近邻

  EM：含隐藏变量的概率模型，使用概率模型参数估计

特点：

E:给定参数与观测数据下对未观测数据的条件概率分布的期望
M：求使条件概率分布期望最大下的参数值

优点：

比K-means稳定、准确

缺点：

计算复杂且收敛慢，依赖于初始参数假设

  线性回归

特点：

解析解

优点：

简单，存在解析解

缺点：

对复杂数据拟合不好，欠拟合

  LogReg：对数线性模型

特点：

模型源自于逻辑斯蒂分布优化算法有改进的迭代尺度法、梯度下降法、拟牛顿法

优点：

简单，计算量小，存储资源低

缺点：

欠拟合，精度不高

  朴素贝叶斯：生成模型

特点：

使用先验知识得到后验概率，由期望风险最小化得到后验概率最大化。假设条件独立，条件不独立就变成贝叶斯网络了

场景举例：情感分析、消费者分类

优点：

小规模数据集表现好，适合多分类

对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类

缺点：

需要条件独立假设，会牺牲一定准确率，分类性能不一定高

  Apriori:两阶段频集思想，递推（关联规则）

特点：

1频度→支持度→2频度→支持度→...，每次删除支持度小于摸个阀值的点，最终返回各个频集

优点：

易编码实现

缺点：

大数据上速度较慢，候选集每次产生过多，未排除不应该参与计算支持度的点.
每次都需要计算支持度，需对全部记录扫描，需要很大I/O负载

  Boosting

特点：

通过改变样本权值进行学习，将最终的多个分类器根据性能进行组合

优点：

低泛化误差，以实现，分类准确率高，无太多参数需要调节

缺点：

对outlier敏感

  GBDT(MART)：回归树

特点：

有两个版本：一个是残差版本，另一个是Gradient版本（这个版本更广泛）

优点：

非线性与线性均可，不易过拟合

  SVM：

特点：

将低维空间映射到高维空间，实现线性可分

优点：

可实现非线性分类，可用于分类与回归，低泛化误差，易解释

缺点：

对核函数以及参数敏感

  神经网络

特点：

模拟人脑构造，构造神经元

优点：

(BP)很强的分线性拟合能力，学习规则简单，很强的鲁棒性，具有记忆能力、自学能力,误差反向传播，并行性好
(RBF)唯一最佳逼近特性，无局部最小问题，前反馈网络中RBF网络完成映射功能最优，分类能力好，收敛性比BP快非常多

缺点：

没能力解释自己的推理过程及依据，数据不充分时，将无法工作，初值较敏感（使用AUTO-Encoder）

  隐式马尔科夫（HMM）

特点：

隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。

场景举例：面部表情分析、气象预测

HMM是一种有向图
HMM对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。
针对以下三个问题，人们提出了相应的算法
*1 评估问题： 前向算法
*2 解码问题： Viterbi算法
*3 学习问题： Baum-Welch算法(向前向后算法)

优点：

解决了标注问题

缺点：

做了齐次马尔科夫假设及观测股利性假设，可能出现标记偏置

  条件随机场（CRF）

特点：

CRF是一种判别式模型,CRF是一种无向图

优点：

CRF是在全局范围内统计归一化的概率，是全局最优的解。解决了MEMM中标注偏置的问题。
CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息。特征设计灵活（与ME一样）
与MEMM比较:由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。
与ME比:CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。

缺点：

训练代价大、复杂度高

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