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树模型和神经网络,像一枚硬币的两面。在某些情况下,树模型的性能甚至优于神经网络。
由于神经网络的复杂性,它们常常被认为是解决所有机器学习问题的「圣杯」。而另一方面,基于树的方法并未得到同等重视,主要原因在于这类算法看起来很简单。然而,这两种算法看似不同,却像一枚硬币的正反面,都很重要。
树模型 VS 神经网络
基于树的方法通常优于神经网络。本质上,将基于树的方法和基于神经网络的方法放在同一个类别中是因为,它们都通过逐步解构来处理问题,而不像支持向量机或 Logistic 回归那样通过复杂边界来分割整个数据集。
很明显,基于树的方法沿着不同的特征逐步分割特征空间,以优化信息增益。不那么明显的是,神经网络也以类似的方式处理任务。每个神经元监视特征空间的一个特定部分(存在多种重叠) 。当输入进入该空间时,某些神经元就会被激活。
神经网络以概率的视角看待这种逐段模型拟合 (piece-by-piece model fitting),而基于树的方法则采用确定性的视角。不管怎样,这两者的性能都依赖于模型的深度,因为它们的组件与特征空间的各个部分存在关联。
包含太多组件的模型(对于树模型而言是节点,对于神经网络则是神经元)会过拟合,而组件太少的模型根本无法给出有意义的预测。(二者最开始都是记忆数据点,而不是学习泛化。)
要想更直观地了解神经网络是如何分割特征空间的,可阅读这篇介绍通用近似定理的文章:https://medium.com/analytics-vidhya/you-dont-understand-neural-networks-until-you-understand-the-universal-approximation-theory-85b3e7677126。
虽然决策树有许多强大的变体,如随机森林、梯度提升、AdaBoost 和深度森林,但一般来说,基于树的方法本质上是神经网络的简化版本。
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
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