3、预测算法与机器学习模型构建全解析

预测算法与机器学习模型构建全解析

1. 预测算法概述

在预测领域，有两种关键算法值得关注。对于训练好的二叉决策树，其内部值在给定数据下是固定的，生成树的过程是确定性的。若想得到不同的模型，可以对训练数据进行随机抽样，在这些随机子集上进行训练，这种技术被称为装袋法（Bagging，即自助聚合），它能生成大量略有不同的二叉决策树，然后通过平均（或对分类器进行投票）得出最终结果。

2. 算法选择决策

2.1 惩罚线性回归与集成方法对比

惩罚线性回归方法和集成方法各有优劣，以下是它们的高级权衡对比：
| 算法类型 | 训练速度 | 预测速度 | 问题复杂度处理 | 处理宽属性能力 |
| — | — | — | — | — |
| 惩罚线性回归 | + | + | – | + |
| 集成方法 | – | – | + | – |

惩罚线性回归方法的优势在于训练速度极快。在处理大型数据集时，训练时间可能长达数小时、数天甚至数周，而且通常需要多次训练才能得到可部署的解决方案。惩罚线性回归的快速训练使其在开发过程中具有明显优势。例如，当训练集约为1GB时，惩罚线性回归的训练时间约为30分钟，而集成方法则需要5 - 6小时。若特征工程过程需要10次迭代来选择最佳特征集，惩罚线性回归能大大节省时间。

此外，惩罚线性回归在生成预测时也比集成方法快得多。其训练好的模型只是一个实数列表，每个特征对应一个实数，浮点运算的数量就是用于预测的变量数量。对于高速交易或互联网广告插入等高时间敏感性预测场景，计算时间至关重要。

2.2 不同问题下的算法选择

对于一些问题，线性方法可能与