如何选择机器学习分类器

技术背景

在机器学习中，分类是一个常见的任务，例如欺诈检测、评论垃圾邮件过滤等。然而，面对众多的分类器，如决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯分类器、神经网络等，如何选择合适的分类器成为了一个关键问题。选择合适的分类器不仅可以提高模型的性能，还可以节省时间和资源。

实现步骤

明确问题类型

• 预测类别：
  • 有标签数据：采用分类方法及其算法。
  • 无标签数据：采用聚类方法。
• 预测数量：采用回归方法。
• 其他情况：可以考虑降维方法。

考虑数据集大小

不同的算法在不同大小的数据集上表现不同。例如，Boosting 算法在有大量训练数据时通常很有效；而 SVM 在数据有限时表现较好，但在大量数据集上可能不如 Boosting 或随机树。

考虑其他因素

• 是否需要增量训练：如果需要频繁用新数据更新分类器，贝叶斯分类器是一个不错的选择，因为神经网络和 SVM 需要一次性处理训练数据。
• 数据类型：贝叶斯分类器在处理分类/二项式数据时效果较好；决策树不能直接预测数值。
• 可解释性需求：如果需要向非技术人员解释模型，贝叶斯分类器或决策树是更好的选择，因为神经网络和 SVM 是“黑盒”模型，难以解释分类过程。
• 分类速度需求：SVM 在分类时速度较快，因为只需要确定数据在“线”的哪一侧；而复杂的决策树可能会很慢。
• 复杂度：神经网络和 SVM 可以处理复杂的非线性分类问题。

模型选择和评估

可以使用交叉验证来选择最佳模型。具体步骤如下：

1. 将数据集划分为 k 个非重叠的子集（折）。
2. 使用 k - 1 个折训练模型，并使用留出的折评估其性能。
3. 对所有可能的折组合重复步骤 2。
4. 估计所有折的平均性能（可能还包括性能的方差/标准差）。

常用的 k 值为 3、5、10 或 N（数据集大小，即留一法交叉验证）。

如果使用了大量的方法和参数组合，可能会导致过拟合，此时需要使用嵌套交叉验证。

核心代码

以下是一个使用 Scikit-learn 进行交叉验证的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1)

# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

# 输出结果
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Average score:", scores.mean())

最佳实践

• 从简单的算法开始：如朴素贝叶斯、1NN（K 近邻算法，K = 1）或随机森林。这些算法实现简单，可扩展性好，通常能提供不错的性能。
• 使用 PAC 学习框架：选择复杂度足够但不过高的算法来拟合数据，遵循奥卡姆剃刀原则。

常见问题

• 过拟合：当使用大量的方法和参数组合时，可能会导致过拟合。可以使用嵌套交叉验证来解决这个问题。
• 数据类型不匹配：某些算法对数据类型有特定要求，例如贝叶斯分类器适合处理分类/二项式数据，决策树在处理数值数据时可能需要特殊处理。
• 计算资源不足：一些算法，如神经网络和 K 近邻算法，可能需要大量的计算资源和内存。在选择算法时，需要考虑计算资源的限制。