机器学习算法的优缺点_机器学习方法进行预测有什么优点

SVM（支持向量机）
SVM的优点：
1.在高维中表现良好。在现实世界中有无限维度(不仅仅是2D和3D)。例如，图像数据、基因数据、医学数据等具有更高的维数，支持向量机在这方面是有用的。基本上，当特征/列的数量较多时，SVM表现良好。
2.类可分离时的最佳算法（当两个类的实例可以通过直线或非线性轻松分隔时）。为了描述可分离的类，让我们举个例子（这里以线性分离为例，通过绘制抛物线等，类也可以是非线性可分离的）。在第一个图中，您无法轻易分辨X是属于类1还是类2，但是情况2中，您可以轻易判断出X属于类2。因此，在第二种情况下，类是线性可分离的。

3. 离群值的影响较小。
4. SVM适用于极端情况下的二元分类。
   SVM的缺点：
5. 慢：对于较大的机器学习数据集，需要大量时间来处理。
6. 重叠类的性能不佳：重叠类的情况下效果不佳。
7. 选择适当的超参数很重要：这将允许足够的泛化性能。
8. 选择适当的核函数可能比较麻烦。
   SVM的应用范围：
   Bag of words应用程序（许多特征和列），语音识别数据，图像分类（非线性数据），医学分析（非线性数据），文本分类（许多特征）。
   朴素贝叶斯
   朴素贝叶斯的优点：
   1.实时预测：速度非常快，可以实时使用。
9. 可通过大型数据集进行扩展。
10. 对无关特征不敏感。
11. 在朴素贝叶斯中可以有效地进行多类预测。
12. 具有高维数据的良好性能（特征数量很大）。
    朴素贝叶斯的缺点：
    1.特征的独立性不成立：朴素贝叶斯的基本假设是每个特征对结果做出独立且平等的贡献。但是，大多数情况下不满足此条件。
13. 糟糕的估算器：不要太认真看待预测的概率输出。
14. 训练数据应该很好地代表总体：如果没有一起出现类别标签和某个属性值（例如，class =“ No”，shape =“ Overcast”），则后验概率为零。因此，如果训练数据不能代表总体，那么朴素贝叶斯将无法很好地工作（通过平滑技术可以解决此问题）。
    朴素贝叶斯的应用范围：
    朴素贝叶斯可用于文本分类（可以预测多个类别，并且不介意处理不相关的特征）、垃圾邮件过滤（识别垃圾邮件）、情感分析（在社交媒体分析中识别正面和负面情绪），推荐系统（用户下一步将购买什么）。
    逻辑回归
    逻辑回归的优点：
    1.易于实现
15. 有效
16. 不需要缩放特征：不需要缩放输入特征（也可以使用缩放特征，但是不需要缩放）。
17. 不需要调整超参数。
    逻辑回归的缺点：
    1.非线性数据（例如图像数据）性能不佳。
18. 具有不相关和高度相关的特征的性能较差（删除相似或相关的特征和不相关的特征）。
19. 不是很强大的算法，很容易被其他算法超越。
20. 高度依赖正确的数据表示。所有重要的变量/特性都应该被识别，这样才能很好地工作。
    逻辑回归的应用范围：
    最好是任何二元分类问题（它也可以执行多类分类，但最好是二元的）。如果您的输出类有两个结果，则可以使用它，例如癌症检测问题，客户借贷时是否违约，客户是否流失，电子邮件是否为垃圾邮件等。
    随机森林
    随机森林的优点：
    1.随机森林可以去相关树。它选取训练样本，给每棵树一个特征子集(假设训练数据是[1,2,3,4,5,6]，那么一棵树将得到训练数据子集[1,2,3,2,6,6])。注意，训练数据的大小保持不变，两个数据的长度都是6，在随机采样的训练数据中，2和6是重复的。每棵树都根据它的特征进行预测。在这种情况下，树1只能访问特性1、2、3和6，因此它可以根据这些特征进行预测。其他一些树会访问特征1、4、5，所以它会根据这些特征进行预测。如果特征高度相关，那么这个问题可以在随机森林中解决。
21. 减少误差:随机森林是一个决策树的集合。为了预测某一行的结果，随机森林从所有树中获取输入，然后预测结果。这保证了树的个体误差最小化，并减少了总体方差和误差。
22. 在不平衡数据集上的良好性能:它还可以处理不平衡数据中的错误(一个类占多数，另一个类占少数)。
23. 处理大量数据：它可以处理大量的数据与更高维度的变量。
24. 正确处理缺失的数据：它可以很好地处理缺失值。因此，如果模型中有大量丢失的数据，它也可以提供良好的结果。
25. 离群值的影响很小:由于最后的结果是通过查询许多决策树得出的，所以某些离群值的数据点不会对随机森林产生很大的影响。
26. 没有过度拟合的问题:在随机森林中，只考虑特征的一个子集，最终结果取决于所有的树。所以有更好的泛化能力和更少的过度拟合。
27. 有助于提取特征重要性（我们可以将其用于特征选择）。
    随机森林的缺点：
28. 特征需要具有一定的预测能力，否则将无法正常工作。
29. 树木的预测需要特征不相关。
30. 出现为黑匣子：很难知道发生了什么。您最多可以尝试使用不同的参数和随机种子来更改结果和性能。
    随机森林的应用范围：
    信用卡违约（欺诈客户/非欺诈客户），识别患者，电子商务网站的推荐系统等。
    决策树
    决策树的优点：
31. 不需要归一化或缩放数据。
32. 处理缺失值：缺失值不会产生重大影响。
33. 易于向非技术团队成员解释。
34. 轻松可视化
35. 自动特征选择：不相关的特征不会影响决策树。
    决策树的缺点
36. 容易过度拟合。
37. 对数据敏感。如果数据稍有变化，结果可能会在很大程度上变化。
38. 训练决策树需要更长的时间。
    决策树的应用范围：
    识别产品的买家,预测违约的可能性，哪一种策略可以使利润最大化，寻找成本最小化的策略，哪一种特性对吸引和留住客户最重要(是购物的频率，是频繁的折扣，还是产品组合等)，机器故障诊断(持续测量压力、振动和其他测量，并在故障发生前进行预测)等。
    XGBoost
    XGBoost的优点：
39. 所需的特征工程较少(不需要数据缩放，数据归一化，也可以很好地处理缺失值)。
40. 可以发现特征的重要性(它输出每个特征的重要性，可用于特征选择)。
41. 离群值具有最小的影响。
42. 可以很好地处理大型数据集。
43. 良好的执行速度。
44. 出色的模型表现（在大多数Kaggle比赛中获胜）。
45. 不太容易过拟合。
    XGBoost的缺点：
46. 解释困难，可视化困难。
47. 如果参数未正确调整，则可能过度拟合。
48. 由于存在太多超参数，因此难以调整。
    XGBoost的应用领域：
    可用于任何分类问题。如果特征太多、数据集太大、存在离群值和缺失值，并且不想进行太多特征工程，则XGBoost特别有用。它几乎赢得了所有比赛的胜利，因此这是解决任何分类问题时必须牢记的一种算法。
    k-NN（K最近邻）
    k-NN的优点：
49. 简单易懂，易于实现。
50. 没有关于数据的假设（例如，在线性回归的情况下，我们假设因变量和自变量线性相关，在朴素贝叶斯中，我们假设特征彼此独立，但是k-NN不对数据做任何假设）。
51. 不断扩展的模型：当暴露于新数据时，它会更改以适应新数据点。
52. 多类问题也可以解决。
53. 一个超级参数：在选择第一个超级参数时，K-NN可能需要一些时间，但剩下的参数是一致的。
    k-NN的缺点：
54. 对于大型机器学习数据集，速度较慢。
55. 维度诅咒：在具有大量特征的机器学习数据集上效果不佳。
56. 必须对数据进行缩放。
57. 在不平衡数据上效果不佳。因此，在使用k-NN之前，要么欠采样多数类，要么过采样少数类，使得具有一个平衡的数据集。
    5.对离群值敏感。
    6.不能很好地处理缺失值。
    k-NN的应用范围：
    当机器学习数据集较小且特征数较少时，可用于任何分类问题，使得k-NN占用的计算时间较少。如果您不知道数据的形状以及输出和输入的关联方式（是否可以用直线，椭圆或抛物线等分隔类），则可以使用k-NN。