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算法 |
優點 |
缺點 |
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決策樹（Decision Trees） |
1. 易於理解和解釋; 2. 數據的準備簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把數據一般化，比如去掉多餘的或者空白的屬性。 3. 能夠同時處理數據型和常規型屬性。其他的技術往往要求數據屬性的單一。 4. 決策樹是一個白盒模型.如果給定一個觀察的模型，那麼根據所產生的決策樹很容易推出相應的邏輯表達式。 5. 易於通過靜態測試來對模型進行評測.表示有可能測量該模型的可信度。 6. 在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的結果。 7. 可以對有許多屬性的數據集構造決策樹。 8. 可很好地擴展到大型數據庫中，同時它的大小獨立於數據庫的大小。 |
1. 對於各類別樣本數量不一致的數據，在決策樹當中,信息增益的結果偏向於那些具有更多數值的特徵。 2. 決策樹處理缺失數據時的困難。 3. 過度擬合問題的出現。 4. 忽略數據集中屬性之間的相關性。
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人工神經網絡 |
1. 分類的準確度高,並行分佈處理能力強,分佈存儲及學習能力強. 2. 對噪聲神經有較強的魯棒性和容錯能力. 3. 能充分逼近複雜的非線性關係. 4. 具備聯想記憶的功能等。 |
1. 需要大量的參數，如網絡拓撲結構、權值和閾值的初始值； 2. 不能觀察之間的學習過程，輸出結果難以解釋，會影響到結果的可信度和可接受程度； 3. 學習時間過長,甚至可能達不到學習的目的。 |
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遺傳算法 |
1. 與問題領域無關切快速隨機的搜索能力。 2. 搜索從羣體出發，具有潛在的並行性，可以進行多個個體的同時比較，魯棒性好。 3. 搜索使用評價函數啓發，過程簡單。 4. 使用概率機制進行迭代，具有隨機性。 5. 具有可擴展性，容易與其他算法結合。
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1. 實現比較複雜,首先需要對問題進行編碼,找到最優解之後還需要對問題進行解碼, 2. 另外三個算子的實現也有許多參數,如交叉率和變異率,並且這些參數的選擇嚴重影響解的品質,而目前這些參數的選擇大部分是依靠經驗.沒有能夠及時利用網絡的反饋信息,故算法的搜索速度比較慢，要得要較精確的解需要較多的訓練時間。 3. 算法對初始種羣的選擇有一定的依賴性，能夠結合一些啓發算法進行改進。 |
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KNN算法(K-Nearest Neighbour) |
1. 簡單、有效。 2. 重新訓練的代價較低（類別體系的變化和訓練集的變化，在Web環境和電子商務應用中是很常見的）。 3. 計算時間和空間線性於訓練集的規模（在一些場合不算太大）。 4. 由於KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，因此對於類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，KNN方法較其他方法更爲適合。 5. 該算法比較適用於樣本容量比較大的類域的自動分類，而那些樣本容量較小的類域採用這種算法比較容易產生誤分。 |
1. KNN算法是懶散學習方法（lazy learning,基本上不學習），一些積極學習的算法要快很多。 2. 類別評分不是規格化的（不像概率評分）。 3. 輸出的可解釋性不強，例如決策樹的可解釋性較強。 4. 該算法在分類時有個主要的不足是，當樣本不平衡時，有可能導致當輸入一個新樣本時，該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本佔多數。該算法只計算“最近的”鄰居樣本，某一類的樣本數量很大，那麼或者這類樣本並不接近目標樣本，或者這類樣本很靠近目標樣本。無論怎樣，數量並不能影響運行結果。可以採用權值的方法（和該樣本距離小的鄰居權值大）來改進。 5. 計算量較大。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯，事先去除對分類作用不大的樣本。 |
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支持向量機（SVM） |
1. 可以解決小樣本情況下的機器學習問題。 2. 可以提高泛化性能。 3. 可以解決高維問題。 4. 可以解決非線性問題。 5. 可以避免神經網絡結構選擇和局部極小點問題。 |
1. 對缺失數據敏感。 2. 對非線性問題沒有通用解決方案，必須謹慎選擇Kernelfunction來處理。 |
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樸素貝葉斯 |
1. 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。 2. NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單。
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1. 理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因爲NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的（可以考慮用聚類算法先將相關性較大的屬性聚類），這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最爲良好。 2. 需要知道先驗概率。 3. 分類決策存在錯誤率 |
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Adaboosting |
1. adaboost是一種有很高精度的分類器。 2. 可以使用各種方法構建子分類器，Adaboost算法提供的是框架。 3. 、當使用簡單分類器時，計算出的結果是可以理解的。而且弱分類器構造極其簡單。 4. 簡單，不用做特徵篩選。 5. 不用擔心overfitting。 |
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Rocchio |
1. 容易實現，計算（訓練和分類）特別簡單; 2. 它通常用來實現衡量分類系統性能的基準系統，而實用的分類系統很少採用這種算法解決具體的分類問題。 |
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總結
Calibrated boosted trees的性能最好，隨機森林第二，uncalibrated bagged trees第三,calibratedSVMs第四， uncalibrated neural nets第五。
性能較差的是樸素貝葉斯，決策樹。
有些算法在特定的數據集下表現較好。
參考：http://bbs.pinggu.org/thread-2604496-1-1.html