摘要

JMLR雜志上最近有一篇論文，作者比較了179種不同的分類(lèi)學(xué)習(xí)方法（分類(lèi)學(xué)習(xí)算法）在121個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能，發(fā)現(xiàn)RandomForest（隨機(jī)森林）和SVM（支持向量機(jī)）分類(lèi)準(zhǔn)確率最高，在大多數(shù)情況下超過(guò)其他方法。本文針對(duì)“大數(shù)據(jù)分析到底需要多少種工具？”這一問(wèn)題展開(kāi)討論，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年來(lái)積累的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律，繼而導(dǎo)出大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該采取的策略。

1．分類(lèi)方法大比武

大數(shù)據(jù)分析主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和大規(guī)模計(jì)算。機(jī)器學(xué)習(xí)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，而監(jiān)督學(xué)習(xí)又包括分類(lèi)學(xué)習(xí)、回歸學(xué)習(xí)、排序?qū)W習(xí)、匹配學(xué)習(xí)等（見(jiàn)圖1）。分類(lèi)是最常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用問(wèn)題，比如垃圾郵件過(guò)濾、人臉檢測(cè)、用戶(hù)畫(huà)像、文本情感分析、網(wǎng)頁(yè)歸類(lèi)等，本質(zhì)上都是分類(lèi)問(wèn)題。分類(lèi)學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，研究最徹底、使用最廣泛的一個(gè)分支。

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)體系

最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journalof Machine Learning Research，機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)期刊）雜志發(fā)表了一篇有趣的論文。他們讓179種不同的分類(lèi)學(xué)習(xí)方法（分類(lèi)學(xué)習(xí)算法）在UCI121個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了“大比武”（UCI是機(jī)器學(xué)習(xí)公用數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集的規(guī)模都不大）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)RandomForest（隨機(jī)森林）和SVM（支持向量機(jī)）名列第一、第二名，但兩者差異不大。在84.3%的數(shù)據(jù)上、RandomForest壓倒了其它90%的方法。也就是說(shuō)，在大多數(shù)情況下，只用RandomForest 或 SVM事情就搞定了。

2．幾點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

大數(shù)據(jù)分析到底需要多少種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法呢？圍繞著這個(gè)問(wèn)題，我們看一下機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年得出的一些經(jīng)驗(yàn)規(guī)律。

l大數(shù)據(jù)分析性能的好壞，也就是說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，與使用的學(xué)習(xí)算法、問(wèn)題的性質(zhì)、數(shù)據(jù)集的特性包括數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)特征等都有關(guān)系。

l一般地，Ensemble方法包括RandomForest和AdaBoost、SVM、LogisticRegression 分類(lèi)準(zhǔn)確率最高。

l沒(méi)有一種方法可以“包打天下”。RandomForest、SVM等方法一般性能最好，但不是在什么條件下性能都最好。

l不同的方法，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模小的時(shí)候，性能往往有較大差異，但當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模增大時(shí)，性能都會(huì)逐漸提升且差異逐漸減小。也就是說(shuō)，在大數(shù)據(jù)條件下，什么方法都能work的不錯(cuò)。參見(jiàn)圖2中Blaco& Brill的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

l對(duì)于簡(jiǎn)單問(wèn)題，RandomForest、SVM等方法基本可行，但是對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題，比如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別，最近流行的深度學(xué)習(xí)方法往往效果更好。深度學(xué)習(xí)本質(zhì)是復(fù)雜模型學(xué)習(xí)，是今后研究的重點(diǎn)。

l在實(shí)際應(yīng)用中，要提高分類(lèi)的準(zhǔn)確率，選擇特征比選擇算法更重要。好的特征會(huì)帶來(lái)更好的分類(lèi)結(jié)果，而好的特征的提取需要對(duì)問(wèn)題的深入理解。

圖2 不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)集增大時(shí)的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)。

3．應(yīng)采取的大數(shù)據(jù)分析策略

建立大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)時(shí)，選擇實(shí)現(xiàn)若干種有代表性的方法即可。當(dāng)然，不僅要考慮預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，還有考慮學(xué)習(xí)效率、開(kāi)發(fā)成本、模型可讀性等其他因素。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)固然重要，同時(shí)需要有一批能夠深入理解應(yīng)用問(wèn)題，自如使用分析工具的工程師和分析人員。

只有善工利器，大數(shù)據(jù)分析才能真正發(fā)揮威力。

參考文獻(xiàn)

[1] ManuelFernández-Delgado, Eva Cernadas, Senén Barro, Dinani Amorim; Do weNeed Hundreds of Classifiers to Solve Real World ClassificationProblems? Journal of Machine Learning Research 15(Oct):3133−3181,2014.

[2] Banko, Michele, andEric Brill. "Scaling to very very large corpora for naturallanguage disambiguation." Proceedings of the 39th Annual Meeting onAssociation for Computational Linguistics. Association forComputational Linguistics, 2001.

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