机器学习基础模型选择

最近邻
适用于小型数据集，是很好的基准模型，很容易解释。
线性模型
非常可靠的首选算法，适用于非常大的数据集，也适用于高维数据。
朴素贝叶斯
只适用于分类问题。比线性模型速度还快，适用于非常大的数据集和高维数据。精度通
常要低于线性模型。
决策树
速度很快，不需要数据缩放，可以可视化，很容易解释。
随机森林
几乎总是比单棵决策树的表现要好，鲁棒性很好，非常强大。不需要数据缩放。不适用
于高维稀疏数据。
梯度提升决策树
精度通常比随机森林略高。与随机森林相比，训练速度更慢，但预测速度更快，需要的
内存也更少。比随机森林需要更多的参数调节。
支持向量机
对于特征含义相似的中等大小的数据集很强大。需要数据缩放，对参数敏感。
神经网络
可以构建非常复杂的模型，特别是对于大型数据集而言。对数据缩放敏感，对参数选取
敏感。大型网络需要很长的训练时间。