常用监督学习算法回顾

监督学习 (supervised learning)算法是构建预测模型的核心。这类算法旨在构建一个模型，该模型基于一组示例对 $(X, y)$，学习从输入特征（表示为 $X$）到输出目标变量 ($y$) 的映射。此处的“监督”来源于训练数据中已知的输出标签。

监督学习问题通常分为两大类别：

1. 回归： 预测连续数值。例子包括预测房价、股票价值或温度。
2. 分类： 预测离散类别或类别标签。例子包括将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件、识别猫或狗的图片，或预测客户流失（是/否）。

本章侧重于这两种类型问题的模型实现和调优。以下是所提及算法的简要回顾：

线性模型

线性模型因其简单性和可解释性而在机器学习 (machine learning)中非常基础。它们将目标变量建模为输入特征的线性组合。

线性回归

这是许多回归任务的首选算法。它假设输入特征 ($X$) 与连续目标变量 ($y$) 之间存在线性关系。该模型旨在找到穿过数据点的最优拟合直线（或高维空间 (high-dimensional space)中的超平面）。

该关系由以下方程建模：

$$y \approx \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n$$

这里，$y$ 是预测值，$x_1, \dots, x_n$ 是输入特征，而 $\beta_1, \dots, \beta_n$ 是模型学习到的系数（或权重 (weight)），表示在其他特征保持不变的情况下，对应特征每单位变化引起的 $y$ 的变化。$\beta_0$ 是截距项，表示当所有特征均为零时 $y$ 的期望值。

训练过程涉及找到使成本函数最小化的系数 $\beta$，成本函数通常是预测值与实际值之间的平方差之和（残差平方和，或称 RSS）。尽管方法直接，但其有效性依赖于某些假设，例如特征与目标之间的线性关系，以及误差的独立性。

逻辑回归

尽管其名称如此，逻辑回归用于分类任务，主要是二元分类（两个类别，例如 0 或 1，是或否）。它对输入 $X$ 属于某个特定类别的概率进行建模。

它通过将输入的线性组合馈入 Sigmoid（或逻辑）函数来调整线性回归：

$$P(y=1 | X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1 x_1 + \dots + \beta_n x_n)}}$$

Sigmoid 函数将线性方程的输出压缩到 $[0, 1]$ 范围内，使其可以解释为概率。然后使用一个阈值（通常为 0.5）将此概率转换为类别预测：如果 $P(y=1|X) > 0.5$，则预测类别 1，否则预测类别 0。

训练过程涉及找到最大化训练数据中实际类别标签似然性的系数 $\beta$，通常使用梯度下降 (gradient descent)等技术。它提供了与结果的对数几率相关的可解释系数。

基于树的模型

基于树的模型将特征空间划分为一组矩形，并在每个矩形中拟合一个简单模型（例如一个常数）。它们具有多功能性，可以处理回归和分类任务。

决策树

决策树构建的模型呈树形结构。它将数据集分解为越来越小的子集，同时逐步构建相关的决策树。

该过程从根节点开始，并根据最能分离目标变量的特征值递归地分割数据。常见的分裂标准包括分类任务中的基尼不纯度或信息增益（熵），以及回归任务中的方差减小。分裂持续进行，直到满足停止条件（例如，最大深度、每叶节点最小样本数）。终端节点被称为叶节点，它们包含预测结果（分类任务中的多数类别，或回归任务中的平均值）。

分类决策树结构的一个简单表示。每个内部节点测试一个特征，分支代表测试结果，叶节点分配一个类别标签。

决策树相对容易理解和可视化。然而，单个决策树容易出现过拟合 (overfitting)，这意味着它们会过度学习训练数据（包括其中的噪声），并且可能无法很好地泛化到新的、未见过的数据。

随机森林

随机森林通过构建多个决策树的集成来解决单个决策树的过拟合问题。它是一种装袋（自举聚合）方法，并增加了一层随机性。

核心思路如下：

1. 自举抽样： 通过从原始数据集中有放回抽样，创建多个不同的训练数据集。
2. 特征随机性： 对于每棵树，在每个分裂点，仅考虑特征的一个随机子集，而非所有可用特征。
3. 构建树： 使用随机特征子集，在每个自举数据集上训练一棵决策树。这些树通常生长得很深。
4. 聚合预测结果： 对于回归任务，平均所有树的预测结果。对于分类任务，使用多数投票（所有树中预测最多的类别）。

自举和特征随机性的这种结合有助于降低个体树之间的相关性。集成模型通常比任何单个树都更准确，显著降低了方差和过拟合。其权衡之处在于，与单个决策树相比，它损失了直接可解释性。

梯度提升机 (GBM)

梯度提升是另一种强大的集成技术，它顺序地构建模型，每个新模型都试图纠正先前模型所犯的错误。与随机森林中树独立构建不同，GBM 是附加地构建树。

核心思路包括：

1. 从一个简单的初始模型开始（例如，回归预测均值，或分类预测对数几率）。
2. 迭代地向集成中添加新树。
3. 每棵新树都经过训练，用于预测前一个模型的残差（实际值与当前集成模型预测之间的差异）。
4. 这些新树的预测结果被添加到集成预测中，通常通过学习率（一个小的步长）进行缩放，以防止过拟合 (overfitting)。

这种顺序的、纠错的过程使得 GBM 能够非常有效地拟合数据，并且通常能实现高预测精度。流行且高效的实现包括：

• XGBoost (极限梯度提升): 以其速度、应对过拟合的正则化 (regularization)选项（L1 和 L2）、内置缺失值处理和交叉验证能力而著称。
• LightGBM (轻量级梯度提升机): 也侧重于性能，使用诸如基于梯度的单侧抽样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）等技术来加快训练速度，特别是在大型数据集上。它通常采用叶子生长策略而非层级生长策略。

“这些算法因其性能而在机器学习 (machine learning)竞赛和应用中常用。然而，与线性回归或单个决策树等简单模型相比，它们有更多超参数 (parameter) (hyperparameter)需要调整。”

本次回顾提供了基础。在接下来的章节中，我们将进入使用 scikit-learn 和其他相关 Python 库进行这些监督学习 (supervised learning)模型的实际实现、评估和调优阶段。