72、机器学习中的模型选择与优化

机器学习中的模型选择与优化

在机器学习领域，模型选择和优化是至关重要的环节，它们直接影响着模型的性能和泛化能力。本文将深入探讨决策树的相关问题，以及模型选择、优化的具体方法和策略。

决策树的挑战与应对

决策树在实际应用中面临着多种挑战。在处理连续值属性和大量可能值的离散属性时，需要特别的策略。
- 连续值属性 ：对于连续值属性，在决策树学习中，分割操作是最耗时的部分。通常需要跟踪分割点两侧正负样本的累计数量。
- 大量可能值的离散属性 ：对于非连续且无有意义排序，但有大量可能值的属性，如邮政编码或信用卡号码，可以使用信息增益比来避免分割成大量单样本子树。也可以采用等式测试形式，如“Zipcode = 10002”，将特定区域的人群划分出来，其余归为“其他”子树。
- 连续值输出属性 ：当需要预测数值输出时，如公寓价格，需要使用回归树而非分类树。回归树的每个叶子节点是一些数值属性的线性函数。学习算法需要决定何时停止分割并开始应用线性回归。分类与回归树（CART）涵盖了这两类树。

决策树有诸多优点，如易于理解、可扩展到大型数据集，能处理离散和连续输入以及分类和回归问题。然而，它也存在一些问题，如准确性可能不理想（主要由于贪心搜索）、运行时间长（树很深时），并且不稳定（添加一个新样本可能改变根节点的测试，从而改变整棵树）。

模型选择与优化的基础概念

在机器学习中，目标是选择能最优拟合未来样本的假设。为了明确这一目标，需要定义“未来样本”和“最优拟合”。
- 平稳性假设 </