机器学习---各算法比较

机器学习算法

线性回归

优点:简单;适用于大规模数据集。

缺点:无法处理非线性关系;对异常值敏感。

多项式回归

优点:捕捉特征和目标之间的非线性关系。

缺点:可能会过度拟合数据。

岭回归

优点:解决多重共线性问题;对异常值不敏感。

缺点:不适用于特征选择,所有特征都会被考虑。

Lasso回归

优点:解决多重共线性问题。

缺点:对于高维数据,可能会选择较少的特征。

弹性网络回归

优点:综合了岭回归和Lasso回归的优点 ;可以应对多重共线性和特征选择。

缺点:需要调整两个正则化参数。

逻辑回归

优点:用于二分类问题,广泛应用于分类任务。

缺点:仅适用于二分类问题;对于复杂的非线性问题效果可能不佳。

决策树回归

优点:能够处理非线性关系。

缺点:容易过拟合;对数据中的噪声敏感;模型不稳定。

Bagging

优点:降低了模型的方差,减少了过拟合风险;适用于大规模数据。

缺点:不适用于处理高度偏斜的类别分布。

随机森林回归

优点:降低了决策树回归的过拟合风险;能够处理高维数据。

缺点:。。。

AdaBoost

优点:能够处理高维数据和大规模特征,对异常值敏感性较低。

缺点:对噪声和异常值敏感。

Gradient Boosting

优点:提供了很高的预测性能,对噪声和异常值相对较稳定。

缺点:需要调整多个超参数。

XGBoost 和 LightGBM

优点:

缺点:

支持向量机

优点:适用于高维数据。

缺点:参数选择敏感。

相关推荐
程序员小白条21 分钟前
我的第二份实习,学校附近,但是干前端!
java·开发语言·前端·数据结构·算法·职场和发展
binnnngo2 小时前
Minmax 算法与 Alpha-Beta 剪枝小教学
算法·机器学习·剪枝
এ᭄画画的北北3 小时前
力扣-287.寻找重复数
算法·leetcode
weixin_422456446 小时前
第N7周:调用Gensim库训练Word2Vec模型
人工智能·机器学习·word2vec
YuTaoShao11 小时前
【LeetCode 热题 100】141. 环形链表——快慢指针
java·算法·leetcode·链表
巴伦是只猫11 小时前
【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
人工智能·笔记·机器学习
小小小新人1212312 小时前
C语言 ATM (4)
c语言·开发语言·算法
Danceful_YJ12 小时前
4.权重衰减(weight decay)
python·深度学习·机器学习
你的冰西瓜12 小时前
C++排序算法全解析(加强版)
c++·算法·排序算法
二DUAN帝12 小时前
UE实现路径回放、自动驾驶功能简记
人工智能·websocket·机器学习·ue5·自动驾驶·ue4·cesiumforue