針對(duì)Quora上的一個(gè)老問題：不同分類算法的優(yōu)勢是什么？Netflix公司工程總監(jiān)Xavier Amatriain近日給出新的解答，他根據(jù)奧卡姆剃刀原理依次推薦了邏輯回歸、SVM、決策樹集成和深度學(xué)習(xí)，并談了他的不同認(rèn)識(shí)。他并不推薦深度學(xué)習(xí)為通用的方法，這也側(cè)面呼應(yīng)了我們之前討論的問題：深度學(xué)習(xí)能否取代其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
不同分類算法的優(yōu)勢是什么？例如有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，上萬的實(shí)例，超過10萬的特征，我們選擇哪種分類算法最好？Netflix公司工程總監(jiān)Xavier Amatriain認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)根據(jù)奧卡姆剃刀原理（Occam’s Razor）來選擇算法，建議先考慮邏輯回歸。
- 選擇一個(gè)合理的算法可以從很多方面來考察，包括：
- 訓(xùn)練實(shí)例的數(shù)量？
- 特征空間的維度？
- 是否希望該問題線性可分？
- 特征是否是獨(dú)立的？
- 是否預(yù)期特征能夠線性擴(kuò)展？
- 過度擬合是否會(huì)成為一個(gè)問題？
- 系統(tǒng)在速度/性能/內(nèi)存使用等方面的要求如何？
邏輯回歸
作為一般的經(jīng)驗(yàn)法則，我建議先考慮邏輯回歸（LR，Logistic Regression）。邏輯回歸是一個(gè)漂亮乖巧的分類算法，可以訓(xùn)練你希望的特征大致線性和問題線性可分。你可以很容易地做一些特征引擎把大部分的非線性特征轉(zhuǎn)換為線性。邏輯回歸對(duì)噪聲也相當(dāng)強(qiáng)勁，能避免過度擬合，甚至使用L2或L1正則化做特征選擇。邏輯回歸也可以用在大數(shù)據(jù)場景，因?yàn)樗窍喈?dāng)有效的，并且可以分布使用，例如ADMM。 邏輯回歸的最后一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，輸出可以被解釋為概率。這是一個(gè)好的附加作用，例如，你可以使用它排名而不是分類。
即使在你不希望邏輯回歸100%地工作，你也可以幫自己一個(gè)忙，在使用“票友”辦法之前，運(yùn)行一個(gè)簡單的L2正則化邏輯回歸作為基線。
好了，現(xiàn)在你已經(jīng)設(shè)置邏輯回歸基線，下一步你應(yīng)該做的，我基本上會(huì)推薦兩個(gè)可能的方向：支持向量機(jī)（SVM）或者決策樹集成。如果我不知道你的具體問題，我肯定會(huì)選擇后者，但我將開始描述為什么SVM可能是一個(gè)值得考慮的方法。
支持向量機(jī)
支持向量機(jī)使用一個(gè)與LR不同的損失函數(shù)（Hinge）。它們也有不同的解釋（maximum-margin）。然而，在實(shí)踐中，用線性核函數(shù)的SVM和邏輯回歸是沒有很大的不同的（如果你有興趣，你可以觀察Andrew Ng在他的Coursera機(jī)器學(xué)習(xí)課程如何從邏輯回歸中驅(qū)動(dòng)SVM）。用SVM代替邏輯回歸的一個(gè)主要原因可能是因?yàn)槟愕膯栴}線性不可分。在這種情況下，你將不得不使用有非線性內(nèi)核的SVM（如RBF）。事實(shí)上，邏輯回歸也可以伴隨不同的內(nèi)核使用，但出于實(shí)際原因你更可能選擇SVM。另一個(gè)使用SVM的相關(guān)理由可能是高維空間。例如，SVM已經(jīng)被報(bào)道在工作文本分類方面做得更出色。
不幸的是，SVM的主要缺點(diǎn)是，它們的訓(xùn)練低效到痛苦。所以，對(duì)于有大量訓(xùn)練樣本的任何問題，我都不會(huì)推薦SVM。更進(jìn)一步地說，我不會(huì)為大多數(shù)“工業(yè)規(guī)?！钡膽?yīng)用程序推薦SVM。任何超出玩具/實(shí)驗(yàn)室的問題可能會(huì)使用其他的算法來更好地解決。
決策樹集成
第三個(gè)算法家族：決策樹集成（Tree Ensembles）。這基本上涵蓋了兩個(gè)不同的算法：隨機(jī)森林（RF）和梯度提升決策樹（GBDT）。它們之間的差異隨后再談，現(xiàn)在先把它們當(dāng)做一個(gè)整體和邏輯回歸比較。
決策樹集成有超過LR的不同優(yōu)勢。一個(gè)主要優(yōu)勢是，它們并不指望線性特征，甚至是交互線性特性。在LR里我沒有提到的是，它幾乎不能處理分類（二進(jìn)制）特性。而決策樹集成因?yàn)閮H僅是一堆決策樹的結(jié)合，可以非常好地處理這個(gè)問題。另一主要優(yōu)點(diǎn)是，因?yàn)樗鼈儤?gòu)造了（使用bagging或boosting）的算法，能很好地處理高維空間以及大量的訓(xùn)練實(shí)例。
至于RF和GBDT之間的差別，可以簡單理解為GBDT的性能通常會(huì)更好，但它們更難保證正確。更具體而言，GBDT有更多的超參數(shù)需要調(diào)整，并且也更容易出現(xiàn)過度擬合。RF幾乎可以“開箱即用”，這是它們非常受歡迎的一個(gè)原因。
深度學(xué)習(xí)
最后但并非最不重要，沒有深度學(xué)習(xí)的次要參考，這個(gè)答案將是不完整的。我絕對(duì)不會(huì)推薦這種方法作為通用的分類技術(shù)。但是，你可能會(huì)聽說這些方法在某些情況下（如圖像分類）表現(xiàn)如何。如果你已經(jīng)通過了前面的步驟并且感覺你的解決方案還有優(yōu)化的空間，你可能嘗試使用深度學(xué)習(xí)方法。事實(shí)是，如果你使用一個(gè)開源工具（如Theano）實(shí)現(xiàn)，你會(huì)知道如何使這些方法在你的數(shù)據(jù)集中非?？斓貓?zhí)行。
總結(jié)
綜上所述，先用如邏輯回歸一樣簡單的方法設(shè)定一個(gè)基準(zhǔn)，如果你需要，再使問題變得更加復(fù)雜。這一點(diǎn)上，決策樹集成可能正是要走的正確道路，特別是隨機(jī)森林，它們很容易調(diào)整。如果你覺得還有改進(jìn)的余地，嘗試GBDT，或者更炫一些，選擇深度學(xué)習(xí)。
你還可以看看Kaggle比賽。如果你搜索關(guān)鍵字“分類”，選擇那些已經(jīng)完成的，你能找到一些類似的東西，這樣你可能會(huì)知道選擇一個(gè)什么樣的方法來贏得比賽。在這一點(diǎn)上，你可能會(huì)意識(shí)到，使用集成方法總?cè)菀装咽虑樽龊?。?dāng)然集成的唯一問題，是需要保持所有獨(dú)立的方法并行地工作。這可能是你的最后一步，花哨的一步。
編輯點(diǎn)評(píng)：Xavier Amatriain不推薦深度學(xué)習(xí)為通用算法的理由，并不能說是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)不好，而是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)會(huì)增加復(fù)雜性及成本，卻無法保證在所有的場景表現(xiàn)出比邏輯回歸、SVM及決策樹集成更優(yōu)的結(jié)果。事實(shí)上，Xavier Amatriain的Netflix團(tuán)隊(duì)早已開始研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，希望借助AWS云服務(wù)和GPU加速的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析網(wǎng)民最愛看的電影電視劇，實(shí)現(xiàn)節(jié)目的個(gè)性化推薦。
Netflix推薦系統(tǒng)架構(gòu)（圖片來自Xavier Amatrain參與撰寫的Netflix官方博客）
此后，Xavier Amatriain還分享了Netflix機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐的十大經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，大致包括：
- 更多的數(shù)據(jù)需要與更好的模型之匹配
- 你可能不需要所有的大數(shù)據(jù)
- 更復(fù)雜的模型未必意味著更好的結(jié)果，可能是你的樣本集太簡單
- 要充分考慮你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
- 學(xué)會(huì)處理偏差
- UI是聯(lián)系算法和最重要的用戶之間唯一通道
- 正確的演進(jìn)方式比數(shù)據(jù)和模型更重要
- 分布式算法重要，知道在哪個(gè)層級(jí)使用它更重要
- 選擇合適的度量自動(dòng)超參數(shù)優(yōu)化
- 并非所有的事都能離線完成，近線處理也是一種選擇
原文出處： Quora???譯文出處：ITEYE
End.
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