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    这个面试的时候也经常会问,让你比较某几个算法的适用条件,数据、特征量到什么规模时选用哪种算法。

    (1)决策树

    适用条件:数据不同类边界是非线性的,并且通过不断将特征空间切分为矩阵来模拟。特征之间有一定的相关性。特征取值的数目应该差不多,因为信息增益偏向于更多数值的特征。

    优点:1.直观的决策规则;2.可以处理非线性特征;3.考虑了变量之间的相互作用。

    缺点:1.容易过拟合(随机森林);2.处理缺失数据时的困难。

    (2)   SVM

    适用条件:特征空间大,可以处理非线性的特征。

    优点:1.可以处理高维特征;2.使用和函数应对非线性特征空间;3.分类面不依赖所有数据;4.对缺失的一些数据并不敏感。

    缺点:1.对于大量的预测样本,效率会很低;2.需要找合适的核函数。

    (3)   LR

    适用条件:数据线性分布;

    优点:1.模型简单,训练速度快;2.逻辑回归广泛应用与工业问题上。

    缺点:1.特征空间大时性能不好;2.对于非线性特征需要转换;3.依赖于全部数据。

    (4)   三者对比:

    模型复杂度:SVM支持核函数,可处理线性非线性问题;LR模型简单,训练速度快,适合处理线性问题;决策树容易过拟合,需要进行剪枝

    损失函数:SVM hinge loss; LR L2正则化; DT adaboost 指数损失

    数据敏感度:SVM添加容忍度对outlier不敏感,只关心支持向量,且需要先做归一化; LR对远点敏感

    数据量:数据量大就用LR,数据量小且特征少就用SVM非线性核

    (5)   神经网络

    适用条件:数据量庞大,参数之间存在内在联系。

    优点:1.并行分布处理能力强;2.提取数据特征;3.逼近复杂的非线性关系。

    缺点:1.需要大量参数;2.学习时间过长;3.不能观察之间的学习过程,输出结果难以解释。

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