最流行的用于预测的机器学习算法简介及其优缺点说明

预测问题一直是机器学习领域最重要的问题之一。很多算法包括回归、决策树等都是用来解决预测的常用算法。预测问题的核心是基于已有的有标签的数据来判断新数据的标签。一般来说，根据预测标签是离散的还是连续的可以分成分类问题和回归问题。注意，本篇博客主要是快速回顾描述各个模型的优缺点，因此不会对模型有很深的介绍。

本文主要总结一下常见的六种预测算法，每一类算法都会简要地描述其概念及其优缺点。

  • 一、线性回归（Linear Regression）

  • 二、逻辑回归（Logistic Regression）

  • 三、决策树（Decision Tree）

  • 四、随机森林（Random Forest）

  • 五、梯度提升（Gradient Boosting）

  • 六、神经网络（Neural Networks）

一、线性回归（Linear Regression）

描述：线性回归是一种统计的方法，它尝试使用一个线性方程来拟合两个变量之间的关系。其中一个变量是解释变量，另一个是因变量。在线性回归中，使用线性预测函数对关系进行建模，其未知的模型参数是根据数据估计的。

优点：1、易于理解；2、可以看到哪个变量对模型影响最大。
缺点：1、对于复杂的变量关系难以捕捉；2、容易过拟合。

二、逻辑回归（Logistic Regression）

描述：逻辑回归其实算是线性回归的一种，但是其预测标签是只有0和1。所以它其实是一种分类模型。如下图所示，逻辑回归最终是由一个sigmoid函数将结果映射到0-1之间，并且一般会设置一个threshold，高于这个值的预测结果为1，低于这个值的结果为0。

优点：：易于理解
缺点：：与线性回归一样，有时候容易过拟合，且不能捕捉过于复杂的关系。

三、决策树（Decision Tree）

描述：它使用树模型来描述观察特征到目标变量之间的路径。在这些树结构中，叶子代表类标签，树枝代表导致这些类标签的特征的连接。目标变量可以取连续值（通常为实数）的决策树被称为回归树。

优点：容易理解且易于实现
缺点：对于复杂数据的建模能力较差，现实使用较少。

四、随机森林（Random Forest）

描述：随机森林或随机决策森林是一种用于分类、回归和其他任务的集合学习方法，它通过在训练时构建大量的决策树来操作。

优点：使用多棵树群体决策，有时候会产生非常好的结果，同时训练的速度很快。
缺点：与其它算法相比，产生预测结果可能比较慢。是一个相对黑盒的模型，不太容易理解预测结果。

五、梯度提升（Gradient Boosting）

描述：梯度提升是一种用于回归、分类和其他任务的机器学习技术，它以弱预测模型（通常是决策树）的集合形式产生预测模型。当决策树是弱学习者时，产生的算法被称为梯度提升树，它通常优于随机森林。 它像其他提升方法一样以阶段性的方式建立模型，它通过允许优化任意可分损失函数对它们进行泛化。

优点：预测性能很好。
缺点：训练集或者是预测集微小的变化会导致模型巨大的改变。同时对于预测结果不太容易理解。

六、神经网络（Neural Networks）

描述：神经网络或者说深度学习是这几年很火的模型了，在预测领域它也有很好的表现，有不同的隐层组成的神经网络结构是预测很好的模型。

优点：可以处理非常复杂的数据集，规模越大效果可能越好。
缺点：训练过程很慢，且需要很多的资源。几乎无法对结果理解。

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