求是讲座|明尼苏达大学曹新宇教授：机器学习视角下的非线性关系研究
10月27日上午，我院成功举办求是学术讲座第175讲暨大数据公共治理第2讲，本次讲座的特邀嘉宾为明尼苏达大学公共事务学院曹新宇教授，其讲座主题为“机器学习视角下的非线性关系研究”。本次讲座由我院讲师仲浩天主持，教授秦波，讲师龚芳颖、张译文，国发院研究员肖超伟，以及国内外两百余位师生参加了本次讲座。
曹新宇博士是明苏尼达公共事务学院教授。研究兴趣包括土地利用和交通的互动关系，电信技术对交通行为的影响和满意度分析。他发表SCI/SSCI论文110多篇，谷歌学术引用一万多次，H指数46，并担任TRANSPORTANTION RESEARCH PART D期刊主编。
在本次讲座中，曹新宇教授首先从线性回归的特性与实际模型案例出发，指出现实中很多问题都不满足线性的假设，即研究变量间可能存在非线性的影响。为了更准确地解释变量间的关系，对政策效果提供准确估计等多方面考量，我们应当对存在非线性影响的变量采取非线性方法而非线性回归。
传统解决非线性问题的方法包括分段回归、二次项、对数化、GAMM等。然而传统方法存在限制性假设、无法解决不规律的非线性等多方面缺陷，因此机器学习在解决非线性问题上的重要性凸显。
接着，曹新宇教授以决策树这类典型的机器学习模型为例，向我们展示了决策树模型的内部原理，并提出决策树模型在解决非线性问题中存在准确率高、帮助解决多重共线性、对缺失值和outliers不敏感等优点，同时具有模型透明的特性，能够清晰看到每个变量的相对重要性。当然，决策树模型也存在一定局限性，如无法输出p值、可能存在过拟合等。
最后，曹新宇教授以自己的两个研究为例，向我们深入浅出地展示了机器模型在非线性研究中的两个应用场景。同时，曹教授也提到了一些将机器学习方法用于其他领域的现有研究方向。他指出，机器学习这类非线性方法是工具，而研究更重要的是要有一个好的研究问题，选择合适的问题找到合适方法展开研究才是最重要的。
分享结束后，与会师生与曹新宇教授就相关问题进行了深入的探讨交流。
曹教授表示，做政策研究时，好的故事比高级的模型更重要，首先是要文章引人入胜，再就是采用的方法和模型新颖、结果有意思。同时，曹教授提到，结果和常识不一致不一定就是错误的，有时候和常识不一致的结果也能有合理的解释，我们做研究一定要突破认知的局限性。
编辑：曾桢
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