@回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点

对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。然而，就实践经验来看，这些都不是实战过程中最有效的分类算法的方式。因为对于应用机器学习而言，开发者一般会在脑海中有一个最终目标，比如预测一个结果或是对你的观察进行分类。因此，我们想介绍另一种对算法进行分类的路数，其基于机器学习任务来分类。

没有免费午餐定理

在机器学习中，有个定理被称为「没有免费的午餐」。简而言之，就是说没有一个算法可以完美解决所有问题，而且这对于监督学习（即对预测的建模）而言尤其如此。

举个例子，你不能说神经网络就一定任何时候都比决策树优秀，反过来也是。这其中存在很多影响因素，比如你数据集的规模和结构。

所以，当你使用一个固定的数据测试集来评估性能，挑选最适合算法时，你应该针对你的问题尝试多种不同的算法。

当然，你所使用的算法必须要适合于你试图解决的问题，这也就有了如何选择正确的机器学习任务这一问题。做个类比，如果你需要打扫你的房子，你可能会用吸尘器、扫帚或者是拖把，但是你绝不会掏出一把铲子然后开始挖地。

机器学习任务

在本次梳理中，我们将涵盖目前「三大」最常见机器学习任务：

1. 回归方法

2. 分类方法

3. 聚类方法

说明：

• 本文的梳理不会涵盖具体领域的问题，比如自然语言处理。

• 本文也不会对每个算法都进行梳理。因为现有太多算法，而且新的算法也层出不穷。然而，这份清单将向读者展现对每个任务而言目前具有代表性的算法概览。

1、回归方法

回归方法是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。使用案例一般包括房价预测、股票走势或测试成绩等连续变化的案例。

回归任务的特点是标注的数据集具有数值型的目标变量。也就是说，每一个观察样本都有一个数值型的标注真值以监督算法。

Zhu：先插一句：什么是回归？回归实际上就是“最佳拟合”。根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、平面、超平面或函数等，用于趋势或分类。然后你在给出一个x，就能得到一个y值。

1.1 线性回归（正则化）

线性回归是处理回归任务最常用的算法之一。该算法的形式十分简单，它期望使用一个超平面拟合数据集（只有两个变量的时候就是一条直线）。如果数据集中的变量存在线性关系，那么其就能拟合地非常好。

在实践中，简单的线性回归通常被使用正则化的回归方法（LASSO、Ridge 和 Elastic-Net）所代替。正则化其实就是一种对过多回归系数采取惩罚以减少过拟合风险的技术。当然，我们还得确定惩罚强度以让模型在欠拟合和过拟合之间达到平衡。

• 优点：线性回归的理解与解释都十分直观，并且还能通过正则化来降低过拟合的风险。另外，线性模型很容易使用随机梯度下降和新数据更新模型权重。

• 缺点：线性回归在变量是非线性关系的时候表现很差。并且其也不够灵活以捕捉更复杂的模式，添加正确的交互项或使用多项式很困难并需要大量时间。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html 

• R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html 

1.2 回归树（集成方法）

回归树（决策树的一种）通过将数据集重复分割为不同的分支而实现分层学习，分割的标准是最大化每一次分离的信息增益。这种分支结构让回归树很自然地学习到非线性关系。

集成方法，如随机森林（RF）或梯度提升树（GBM）则组合了许多独立训练的树。这种算法的主要思想就是组合多个弱学习算法而成为一种强学习算法，不过这里并不会具体地展开。在实践中 RF 通常很容易有出色的表现，而 GBM 则更难调参，不过通常梯度提升树具有更高的性能上限。

• 优点：决策树能学习非线性关系，对异常值也具有很强的鲁棒性。集成学习在实践中表现非常好，其经常赢得许多经典的（非深度学习）机器学习竞赛。

• 缺点：无约束的，单棵树很容易过拟合，因为单棵树可以保留分支（不剪枝），并直到其记住了训练数据。集成方法可以削弱这一缺点的影响。

• 随机森林 Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#random-forests

• 随机森林 R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html

• 梯度提升树 Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#classification

• 梯度提升树 R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html

1.3 深度学习

深度学习是指能学习极其复杂模式的多层神经网络。该算法使用在输入层和输出层之间的隐藏层对数据的中间表征建模，这也是其他算法很难学到的部分。

深度学习还有其他几个重要的机制，如卷积和 drop-out 等，这些机制令该算法能有效地学习到高维数据。然而深度学习相对于其他算法需要更多的数据，因为其有更大数量级的参数需要估计。

• 优点：深度学习是目前某些领域最先进的技术，如计算机视觉和语音识别等。深度神经网络在图像、音频和文本等数据上表现优异，并且该算法也很容易对新数据使用反向传播算法更新模型参数。它们的架构（即层级的数量和结构）能够适应于多种问题，并且隐藏层也减少了算法对特征工程的依赖。

• 缺点：深度学习算法通常不适合作为通用目的的算法，因为其需要大量的数据。实际上，深度学习通常在经典机器学习问题上并没有集成方法表现得好。另外，其在训练上是计算密集型的，所以这就需要更富经验的人进行调参（即设置架构和超参数）以减少训练时间。

• Python 资源：https://keras.io/

• R 资源：http://mxnet.io/ 

1.4 最近邻算法

最近邻算法是「基于实例的」，这就意味着其需要保留每一个训练样本观察值。最近邻算法通过搜寻最相似的训练样本来预测新观察样本的值。

而这种算法是内存密集型，对高维数据的处理效果并不是很好，并且还需要高效的距离函数来度量和计算相似度。在实践中，基本上使用正则化的回归或树型集成方法是最好的选择。

2、分类方法

分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。

许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。

Logistic回归解决二类分类问题，解决过程是在解空间中寻找一条直线(其实准确来说是曲线、曲面、超平面)直接把两个样本的类别区分开，作为决策边界。当我们有一个新的样本加入时，直接看它在边界的哪一侧便可。这种解决方法便是判别学习方法。而生成学习方法，则是分别对两个类别进行建模，当有新的样本加入时，我们可以看看这个样本对哪个模型匹配程度较高，便可判断它属于哪个类型。从数学上讲，就是计算这个新样本分别匹配两个模型的后验概率。更形式化来讲，判别学习方法是直接对P(y|x)进行建模或者直接学习输入空间到输出空间的映射关系，其中x是样本的特征向量，y是输出的分类类别，其本身不能反映训练数据本身的特性，反映的是异类数据之间的差异，直接面对预测，往往学习的准确率更高，简化学习问题。就好比我们区分绵羊和山羊的羊群时，给它们划一条边界；而生成学习方法则是先对P(x|y)（条件概率）和P(x)（先验概率）进行建模，然后按照贝叶斯公式计算P(y|x)。所以就可以从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度，并且训练数据量较少时仍然适用。但它不关心到底划分各类的那个分类边界在哪。就好比我们区分山羊和绵羊时，先掌握它们各自的特征（有毛没毛，有角无角等），然后再进行区分（稍微想一下，如果出现一个羊羔，你很难简单地根据边界来判断它是属于绵羊或山羊，此时使用生成学习方法计算它分别属于绵羊和山羊的概率作出的决策可能会更加保险）。
常见的判别模型有：线性回归(包括局部线性)、Logistic回归、支持向量机、神经网络等。
常见的生成模型有：朴素贝叶斯模型、隐马尔科夫模型、高斯混合模型等。

Logistic 回归是与线性回归相对应的一种分类方法，且该算法的基本概念由线性回归推导而出。Logistic 回归通过 Logistic 函数（即 Sigmoid 函数）将预测映射到 0 到 1 中间，因此预测值就可以看成某个类别的概率。

该模型仍然还是「线性」的，所以只有在数据是线性可分（即数据可被一个超平面完全分离）时，算法才能有优秀的表现。同样 Logistic 模型能惩罚模型系数而进行正则化。

• 优点：输出有很好的概率解释，并且算法也能正则化而避免过拟合。Logistic 模型很容易使用随机梯度下降和新数据更新模型权重。

• 缺点：Logistic 回归在多条或非线性决策边界时性能比较差。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression

• R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.html

2.2 分类树（集成方法）

与回归树相对应的分类算法是分类树。它们通常都是指决策树，或更严谨一点地称之为「分类回归树（CART）」，这也就是非常著名的 CART 的算法。

简单的随机森林

• 优点：同回归方法一样，分类树的集成方法在实践中同样表现十分优良。它们通常对异常数据具有相当的鲁棒性和可扩展性。因为它的层级结构，分类树的集成方法能很自然地对非线性决策边界建模。

• 缺点：不可约束，单棵树趋向于过拟合，使用集成方法可以削弱这一方面的影响。

• 随机森林 Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#regression

• 随机森林 R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html

• 梯度提升树 Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#classification

• 梯度提升树 R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html

2.3 深度学习

深度学习同样很容易适应于分类问题。实际上，深度学习应用地更多的是分类任务，如图像分类等。

• 优点：深度学习非常适用于分类音频、文本和图像数据。

• 缺点：和回归问题一样，深度神经网络需要大量的数据进行训练，所以其也不是一个通用目的的算法。

• Python 资源：https://keras.io/

• R 资源：http://mxnet.io/ 

2.4 支持向量机

支持向量机（SVM）可以使用一个称之为核函数的技巧扩展到非线性分类问题，而该算法本质上就是计算两个称之为支持向量的观测数据之间的距离。SVM 算法寻找的决策边界即最大化其与样本间隔的边界，因此支持向量机又称为大间距分类器。

支持向量机中的核函数采用非线性变换，将非线性问题变换为线性问题

例如，SVM 使用线核函数就能得到类似于 logistic 回归的结果，只不过支持向量机因为最大化了间隔而更具鲁棒性。因此，在实践中，SVM 最大的优点就是可以使用非线性核函数对非线性决策边界建模。

• 优点：SVM 能对非线性决策边界建模，并且有许多可选的核函数形式。SVM 同样面对过拟合有相当大的鲁棒性，这一点在高维空间中尤其突出。

• 缺点：然而，SVM 是内存密集型算法，由于选择正确的核函数是很重要的，所以其很难调参，也不能扩展到较大的数据集中。目前在工业界中，随机森林通常优于支持向量机算法。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification

• R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index.html

2.5 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。本质上朴素贝叶斯模型就是一个概率表，其通过训练数据更新这张表中的概率。为了预测一个新的观察值，朴素贝叶斯算法就是根据样本的特征值在概率表中寻找最大概率的那个类别。

之所以称之为「朴素」，是因为该算法的核心就是特征条件独立性假设（每一个特征之间相互独立），而这一假设在现实世界中基本是不现实的。

• 优点：即使条件独立性假设很难成立，但朴素贝叶斯算法在实践中表现出乎意料地好。该算法很容易实现并能随数据集的更新而扩展。

• 缺点：因为朴素贝叶斯算法太简单了，所以其也经常被以上列出的分类算法所替代。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html

• R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/naivebayes/index.html

3、聚类

聚类是一种无监督学习任务，该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群）。使用案例包括细分客户、新闻聚类、文章推荐等。

因为聚类是一种无监督学习（即数据没有标注），并且通常使用数据可视化评价结果。如果存在「正确的回答」（即在训练集中存在预标注的集群），那么分类算法可能更加合适。

3.1 K 均值聚类

K 均值聚类是一种通用目的的算法，聚类的度量基于样本点之间的几何距离（即在坐标平面中的距离）。集群是围绕在聚类中心的族群，而集群呈现出类球状并具有相似的大小。聚类算法是我们推荐给初学者的算法，因为该算法不仅十分简单，而且还足够灵活以面对大多数问题都能给出合理的结果。

• 优点：K 均值聚类是最流行的聚类算法，因为该算法足够快速、简单，并且如果你的预处理数据和特征工程十分有效，那么该聚类算法将拥有令人惊叹的灵活性。

• 缺点：该算法需要指定集群的数量，而 K 值的选择通常都不是那么容易确定的。另外，如果训练数据中的真实集群并不是类球状的，那么 K 均值聚类会得出一些比较差的集群。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means

• R 实现：https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/kmeans.html

3.2 Affinity Propagation 聚类

AP 聚类算法是一种相对较新的聚类算法，该聚类算法基于两个样本点之间的图形距离（graph distances）确定集群。采用该聚类方法的集群拥有更小和不相等的大小。

• 优点：该算法不需要指出明确的集群数量（但是需要指定「sample preference」和「damping」等超参数）。

• 缺点：AP 聚类算法主要的缺点就是训练速度比较慢，并需要大量内存，因此也就很难扩展到大数据集中。另外，该算法同样假定潜在的集群是类球状的。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#affinity-propagation

• R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/apcluster/index.html

3.3 层次聚类（Hierarchical / Agglomerative）

层次聚类是一系列基于以下概念的聚类算法：

1. 最开始由一个数据点作为一个集群

2. 对于每个集群，基于相同的标准合并集群

3. 重复这一过程直到只留下一个集群，因此就得到了集群的层次结构。

• 优点：层次聚类最主要的优点是集群不再需要假设为类球形。另外其也可以扩展到大数据集。

• 缺点：有点像 K 均值聚类，该算法需要设定集群的数量（即在算法完成后需要保留的层次）。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#hierarchical-clustering

• R 实现：https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/hclust.html

3.4 DBSCAN

DBSCAN 是一个基于密度的算法，它将样本点的密集区域组成一个集群。最近还有一项被称为 HDBSCAN 的新进展，它允许改变密度集群。

• 优点：DBSCAN 不需要假设集群为球状，并且它的性能是可扩展的。此外，它不需要每个点都被分配到一个集群中，这降低了集群的异常数据。

• 缺点：用户必须要调整「epsilon」和「min_sample」这两个定义了集群密度的超参数。DBSCAN 对这些超参数非常敏感。

• Python 实现：http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#dbscan

• R 实现：https://cran.r-project.org/web/packages/dbscan/index.html

结语

本文从回归问题、分类问题和聚类问题三个角度下初步了解了各个算法的优缺点，也基本了解了那些算法到底是什么。但以上每一个算法都有更多的概念和细节没有展现出来，我们不能知道它们的损失函数是什么、训练目标是什么、权重更新策略是什么等等一些列问题。因此我们希望能从机器之心历来文章中搜寻一些，为有兴趣的读者提供这些算法的具体细节。

最后，不论是基本概念还是具体算法，最重要的就是实践。不实践这些算法就永远不能发现哪些地方没有掌握，因此希望本文能有助于各位读者实践自己的算法。

原文地址：https://elitedatascience.com/machine-learning-algorithms#regression