taoCMS是基于php+sqlite/mysql的国内最小(100Kb左右)的功能完善的CMS管理系统

逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机(II)

2017-09-10

本文是该系列的第二篇,第一篇参见: 逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I.

在这篇文章,我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。其实 第一篇文章已经给出了很好的回答,不过在这里再补充一些。下面将继续深入讨论这个主题。事实上,这三个算法在其设计之初就赋予了一定的内部特性,我们将其分析透彻的主要目的在于:当你面临商业问题时,这些算法的特性可以让你在选择这些算法时得到一些灵感。

首先,我们来分析下逻辑回归(Logistic Regression),它是解决工业规模问题最流行的算法,尽管与其他技术相比,其在效率和算法实现的易用性方面并不出众。

逻辑回归非常便利并且很有用的一点就是,它输出的结果并不是一个离散值或者确切的类别。相反,你得到的是一个与每个观测样本相关的概率列表。你可以使用不同的标准和常用的性能指标来分析这个概率分数,并得到一个阈值,然后使用最符合你业务问题的方式进行分类输出。在金融行业,这种技术普遍应用于记分卡中,对于同一个模型,你可以调整你的阈值【临界值】来得到不同的分类结果。很少有其它算法使用这种分数作为直接结果。相反,它们的输出是严谨的直接分类结果。同时,逻辑回归在时间和内存需求上相当高效。它可以应用于分布式数据,并且还有在线算法实现,用较少的资源处理大型数据。

除此之外,逻辑回归算法对于数据中小噪声的鲁棒性很好,并且不会受到轻微的多重共线性的特别影响。严重的多重共线性则可以使用逻辑回归结合L2正则化来解决,不过如果要得到一个简约模型,L2正则化并不是最好的选择,因为它建立的模型涵盖了全部的特征。

当你的特征数目很大并且还丢失了大部分数据时,逻辑回归就会表现得力不从心。同时,太多的类别变量对逻辑回归来说也是一个问题。逻辑回归的另一个争议点是它使用整个数据来得到它的概率分数。虽然这并不是一个问题,但是当你尝试画一条分离曲线的时候,逻辑回归可能会认为那些位于分数两端“明显的”数据点不应该被关注。有些人可能认为,在理想情况下,逻辑回归应该依赖这些边界点。同时,如果某些特征是非线性的,那么你必须依靠转换,然而当你特征空间的维数增加时,这也会变成另一个难题。所以,对于逻辑回归,我们根据讨论的内容总结了一些突出的优点和缺点。

逻辑回归的优点:

  • 便利的观测样本概率分数; 
  • 已有工具的高效实现;
  • 对逻辑回归而言,多重共线性并不是问题,它可以结合L2正则化来解决;
  • 逻辑回归广泛的应用于工业问题上(这一点很重要)。

逻辑回归的缺点:

  • 当特征空间很大时,逻辑回归的性能不是很好;
  • 不能很好地处理大量多类特征或变量;
  • 对于非线性特征,需要进行转换;
  • 依赖于全部的数据(个人觉得这并不是一个很严重的缺点)。


下面让我们来讨论下决策树和支持向量机。

决策树固有的特性是它对单向变换或非线性特征并不关心[这不同于预测器当中的非线性相关性>,因为它们简单地在特征空间中插入矩形[或是(超)长方体],这些形状可以适应任何单调变换。当决策树被设计用来处理预测器的离散数据或是类别时,任何数量的分类变量对决策树来说都不是真正的问题。使用决策树训练得到的模型相当直观,在业务上也非常容易解释。决策树并不是以概率分数作为直接结果,但是你可以使用类概率反过来分配给终端节点。这也就让我们看到了与决策树相关的最大问题,即它们属于高度偏见型模型。你可以在训练集上构建决策树模型,而且其在训练集上的结果可能优于其它算法,但你的测试集最终会证明它是一个差的预测器。你必须对树进行剪枝,同时结合交叉验证才能得到一个没有过拟合的决策树模型。

随机森林在很大程度上克服了过拟合这一缺陷,其本身并没有什么特别之处,但它却是决策树一个非常优秀的扩展。随机森林同时也剥夺了商业规则的易解释性,因为现在你有上千棵这样的树,而且它们使用的多数投票规则会使得模型变得更加复杂。同时,决策树变量之间也存在相互作用,如果你的大多数变量之间没有相互作用关系或者非常弱,那么会使得结果非常低效。此外,这种设计也使得它们更不易受多重共线性的影响。

决策树总结如下:

决策树的优点:

  • 直观的决策规则
  • 可以处理非线性特征
  • 考虑了变量之间的相互作用

决策树的缺点:

  • 训练集上的效果高度优于测试集,即过拟合[随机森林克服了此缺点]
  • 没有将排名分数作为直接结果


现在来讨论下支持向量机(SVM, Support Vector Machine)。支持向量机的特点是它依靠边界样本来建立需要的分离曲线。正如我们 之间看到的那样,它可以处理非线性决策边界。对边界的依赖,也使得它们有能力处理缺失数据中“明显的”样本实例。支持向量机能够处理大的特征空间,也因此成为文本分析中最受欢迎的算法之一,由于文本数据几乎总是产生大量的特征,所以在这种情况下逻辑回归并不是一个非常好的选择。

对于一个行外人来说,SVM的结果并不像决策树那样直观。同时使用非线性核,使得支持向量机在大型数据上的训练非常耗时。总之:

SVM的优点:

  • 能够处理大型特征空间
  • 能够处理非线性特征之间的相互作用
  • 无需依赖整个数据

SVM的缺点:

  • 当观测样本很多时,效率并不是很高
  • 有时候很难找到一个合适的核函数

为此,我试着编写一个简单的工作流,决定应该何时选择这三种算法,流程如下:

  • 首当其冲应该选择的就是逻辑回归,如果它的效果不怎么样,那么可以将它的结果作为基准来参考;
  • 然后试试决策树(随机森林)是否可以大幅度提升模型性能。即使你并没有把它当做最终模型,你也可以使用随机森林来移除噪声变量;
  • 如果特征的数量和观测样本特别多,那么当资源和时间充足时,使用SVM不失为一种选择。


最后,大家请记住,在任何时候好的数据总要胜过任何一个算法。时常思考下,看看是否可以使用你的领域知识来设计一个好的特征。在使用创建的特征做实验时,可以尝试下各种不同的想法。此外,你还可以尝试下多种模型的组合。这些我们将在下回讨论,所以,整装待发吧!

原文地址: Logistic Regression vs Decision Trees vs SVM: Part II(译者/刘帝伟 审校/赵屹华 责编/周建丁  原创、翻译投稿请联系:zhoujd@csdn.net,微信号:jianding_zhou)

译者简介:刘帝伟,中南大学软件学院在读研究生,关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。

类别:未分组 | 阅读:1331 | 评论:0 | 标签:

想收藏或者和大家分享这篇好文章→

公告

taoCMS发布taoCMS2.5Beta5(最后更新14年05月25日),请大家速速升级,欢迎大家试用和提出您宝贵的意见建议。

捐助与联系

☟请使用新浪微博联系我☟

☟在github上follow我☟

标签云