不同机器学习方法优缺点

出国留学 2025-08-10 12:25英国留学www.ettschool.cn

1. 支持向量机(SVM)

优点

  • 通过最大化间隔提高泛化能力,适合小样本高维数据
  • 核函数技巧可处理非线性分类问题
  • 对异常值相对鲁棒(使用软间隔时)
  • 缺点

  • 计算复杂度随样本量呈立方增长,不适合大数据集
  • 需要谨慎选择核函数和调参
  • 多分类问题需特殊处理
  • 2. 决策树

    优点

  • 可视化强,决策过程可解释性极佳
  • 可处理数值和类别混合数据
  • 自动特征选择,对缺失值不敏感
  • 缺点

  • 极易过拟合,需剪枝处理
  • 对数据波动敏感,微小变化可能导致树结构巨变
  • 倾向于选择取值多的特征,可能忽略重要但取值少的特征
  • 3. 随机森林

    优点

  • 通过集成学习降低过拟合风险
  • 可评估特征重要性
  • 对异常值和噪声数据鲁棒性强
  • 缺点

  • 相比单棵决策树更耗计算资源
  • 预测过程黑箱化,可解释性下降
  • 4. 神经网络

    优点

  • 强大的特征自学习能力,适合图像/语音等复杂数据
  • 通过结构实现层次化特征提取
  • 可处理各种非线性关系
  • 缺点

  • 需要大量训练数据和计算资源
  • 超参数调优复杂,训练过程不稳定
  • 模型解释性差(黑箱问题)
  • 5. 聚类算法(以K-Means为例)

    优点

  • 原理简单,计算效率高
  • 适用于大规模数据集
  • 可发现数据潜在分组模式
  • 缺点

  • 需预先指定聚类数量K
  • 对初始中心点敏感
  • - 只能发现凸形簇

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