决策树与神经网络方法的应用场景总结 |
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“最近在实验室项目的研究中，客户需要对比在决策场景中决策树与神经网络的对比，在查阅资料过程中，发现这篇发布于微博的文章写的很好，与大家一块分享”
这个问题可以从几个维度来分析。但先要说明决策树就是决策树，随机森林和xgboost的性能提升主要是来自于集成学习。所以，我们扩展一下题目把对比延伸到： 单棵决策树，如比较常见的C4.5等以决策树为基模型的集成学习算法(Ensemble Tree)，如随机森林，gradient boosting，和xgboost神经网络，包括各种深度和结构的网络我的看法是，单棵决策树的用途已经比较有限了，已经基本被集成决策树代替。而决策树集成模型和神经网络有不同的使用场景，不存在替代一说。给出一个较为通用的看法仅供参考： 如果不强调绝对的解释度，尽量避免单棵决策树，用集成树模型在集成数模型中，优先推荐使用xgboost在中小数据集上，优先选择集成树模型。大数据集上推荐神经网络在需要模型解释度的项目上，优先使用树模型在项目时间较短的项目上，如果数据质量低(大量缺失值、噪音等)，优先使用集成树模型在硬件条件有限及机器学习知识有限的前提下，优先选择树模型对于结构化较高的数据，尤其是语音、图片、语言，优先使用神经网络模型（往往其数据量也较大）用个不恰当的比喻，集成树模型就像Python，而神经网络就像C++。前者简单粗暴效果好，容易上手优点多，后者比较精贵更为复杂但严肃项目上潜力很大。如果你愿意好好学习数据结构、内存分配和要命的指针，C++几乎无所不能。但如果你只打算写个简单的网络爬虫，Python十行就可以搞定。 1. 单棵决策树 vs. 集成学习决策树是1963年被 Morgan和Sonquist提出的[5]，通过类树的结构实现分类和回归。我们一般认为决策树模型: 易于使用和解释[6]，单棵的决策树很容易进行可视化和规则提取可以自动实现特征选择[3] - 通过计算节点分裂时"不纯度的降低"(impurity reduction) 和剪枝(pruning)预测能力有限，无法和强监督学习模型相提并论[6]稳定性低(stability)方差高(variance)，数据扰动很容易造成决策树表现有很大的变化[1, 6]随机森林是Breiman提出的[10]，模型使用集成的学习来降低单棵决策树中的高方差(high variance)从而提高了整体的预测能力。而gradient boosting machine(GBM) [9]和xgboost [8]分别是在2001年和2014年提出的。鉴于两者比较相似放在一起讨论，这两个模型： 和随机森林的并行学习(parallel learning)不同，使用串行学习(sequential learning)不断地提高的模型的表现能力降低偏差(bias)在进行预测分类的时候非常快且对于储存空间的要求低[3]boosting这个学习方法可以看成一种L1正则化来防止过拟合，因此模型不容易拟合[3]。Python工具库scikit-learn也提到过其不容易过拟合[2]，用较多的基学习器也不碍事单纯对比GBM和xgboost的话，它们的分类性能接近，xgboost有一个额外的正则项进一步降低过拟合。而xgboost的速度更快[4]，往往更适合较大的数据集根据各种各样实践和研究来看，随机森林、GBM和xgboost都明显优于普通的单棵决策树，所以从这个角度来看，单棵决策树可以被淘汰了。 而单棵决策树最大的护城河在于，它可以被很轻松的可视化甚至是提取规则分类规则。而集成学习在这一点是很难做到的[34]。而可解释化对于工业界很多时候是很重要的，从这个角度来看，决策树还有一点点立身之本。但这个使用的前提是，一定一定要确定决策树的表现不错(比如查看交叉验证的结果)再来可视化和规则提取，不然很有可能提取到无效甚至是错误的规则。 随机森林的作者曾经实现过可视化，但远不如决策树直观，xgboost支持单棵树的可视化。从某个角度上来看，或许对xgboost中较为可靠和稳定的单棵树进行可视化可以彻底淘汰决策树。 2. 集成树模型 vs. 神经网络神经网络已经是我们很熟悉的算法了，最大能力就是从复杂的数据中进行特征表示，也被认为可以近似表示任何函数(假设有特定多的node) [3]，现在如此火爆的深度学习就是深度较大的神经网络的特定叫法。神经网络和集成树模型在以下几点上有较大的不同： 从数据量上来讨论：神经网络往往需要较大的数量，而小数据集上树模型有明显的优势。常常有人问，多小才算小？这也同时需要取决于特征的数量。但一般来说，几百几十个数据的情况下神经网络很难表现良好。从特征工程角度看：神经网络需要更苛刻的数据准备工作，而树模型一般不需要以下步骤：(i) 缺失数据弥补(missing value imputation) (ii) 数据类型转化(categorical to numerical)：把类别数据变为数字型 (iii) 数据缩放(data scaling)：把不同范围的数据归一到[0,1]或者投射到正态分布上 (iv) 更多的参数调整：比如初始化权重，比如选择合适学习率等从调参难度来看：集成树模型远低于神经网络。大部分的集成树模型也仅需要：(i)基学习器数量 (ii) 考虑的特征数 (iii) 最大深度 等。神经网络的调参惨剧已经没什么好说的，这点上和树模型差距非常大。从模型解释度来看：集成树模型的解释度一般更高，比如可以自动生成特征重要性(feature importance)。神经网络的特征虽然也可以一定程度上进行分析，但不大直观。再早年间，在神经网络上使用包裹式(wrapper)方法，每次加1或者减1个特征进行特征排序也曾存在过，远不如集成树模型的嵌入式(embedded)特征选择来的方便和直观。从模型预测能力来看：抛去调参的难度差异不提，大中型数据上的表现较为接近。随着数据量增大，神经网络的潜力越来越大从项目周期来看：因为在各个方面神经网络都需要更多的时间，因此其需要的总时间往往远大于决策树集成，更别提还需要很好的硬件支持，如GPU。一般来说，在小数据量多特征下，集成的树模型往往优于神经网络。随着数据量增大，两者表现趋于接近，随着数据量继续上升，神经网络的优势会逐步体现。这个跟很多答主提到的一样：随着数据量上升，对模型能力的要求增加而过拟合的风险降低，神经网络的优势终于有了用武之地而集成学习的优势降低。 3. 总结综上来看，大部分项目建议使用集成决策树，首推xgboost，速度快效果好用时少。特定的复杂且数据量大的项目，建议还是老老实实的为神经网络调参，拿出debug C++ pointer的精神来。 所以暂时来看，已经被替代的是单棵决策树，而集成决策树还非常重要甚至变得更为重要。在短时间内，看不到集成决策树模型被替代的可能 ʕ•ᴥ•ʔ * 另推荐一篇有趣但有点过时的文章[7]，其中对比了各种各样的算法并给出作者的分析。 [1] A. Géron, Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, 2017. [2] F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg and J. Vanderplas, “Scikit-learn: Machine learning in Python,” J. Mach. Learn. Res., vol. 12, pp. 2825-2830, 2011. [3] K. P. Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press. 2012. [4] R. Punnoose and P. Ajit, “Prediction of employee turnover in organizations using machine learning algorithms,”International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, vol.5, pp. 22-6, 2016. [5] J. N. Morgan and J. A. Sonquist, “Problems in the analysis of survey data, and a proposal,” J. AM. Stat. Assoc., vol. 58, pp. 415-434, 1963. [6] J. Friedman, T. Hastie and R. Tibshirani, The elements of statistical learning. New York: Springer series in statistics, 2001. [7] S. B. Kotsiantis, “Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques,” Informatica, vol. 31, pp. 249-268, 2007. [8] T. Chen and C. Guestrin, “Xgboost: A scalable tree boosting system,” in Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, 2016, pp.785-794. ACM. [9] H. Friedman, “Greedy function approximation: a gradient boosting machine,” Ann. Stat., pp. 1189-1232, 2001. [10] L. Breiman, “Random forests,” Machine learning, vol. 45, pp. 5-32. 2001. |
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