24、机器学习最佳实践指南

机器学习最佳实践指南

1. 选择合适的算法

在机器学习中，由于算法有多个参数需要调整，穷举所有算法并对每个算法进行微调会非常耗时且计算成本高。因此，我们可以先根据以下通用准则筛选出 1 - 3 种算法（这里主要关注分类问题，但其理论也适用于回归问题，且通常回归问题也有对应的算法）。在筛选潜在算法之前，需要明确以下几点：
1. 训练数据集的大小
2. 数据集的维度
3. 数据是否线性可分
4. 特征是否独立
5. 对偏差和方差的容忍度及权衡
6. 是否需要在线学习

1.1 朴素贝叶斯

这是一种非常简单的算法。对于相对较小的训练数据集，如果特征相互独立，朴素贝叶斯通常表现良好。对于大型数据集，即使特征实际上并非独立，也可以假设其独立，朴素贝叶斯依然能有不错的效果。由于其计算简单，朴素贝叶斯的训练速度通常比其他算法快，但可能会导致高偏差（低方差）。

1.2 逻辑回归

这可能是最广泛使用的分类算法，也是机器学习从业者在面对分类问题时通常首先尝试的算法。当数据线性可分或近似线性可分时，逻辑回归表现出色。即使数据不是线性可分的，也有可能将线性不可分的特征转换为可分的特征，然后再应用逻辑回归。此外，通过随机梯度下降（SGD）优化，逻辑回归对大型数据集具有很好的扩展性，适用于解决大数据问题，并且支持在线学习。虽然逻辑回归是一种低偏差、高方差的算法，但可以通过添加 L1、L2 或两者的混合正则化来克服潜在的过拟合问题。

1.3 支持向量机（SVM）

SVM 具有很强的通用性，能够适应数据的线性可分性。对于可分数据集，使用线性核的 SVM 性能与逻辑