3.2 模型选择原则与考量

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3.2 模型选择原则与考量 3.2 模型选择原则与考量在机器学习项目中，选择合适的模型是至关重要的一步，它直接影响着模型的性能、泛化能力以及实际应用效果。本章节将深入探讨模型选择的各项原则与需要考量的因素，帮助读者在面对多样化的任务和数据时，做出明智的模型决策。 3.2.1 任务类型与数据特性模型选择的首要考量因素是任务类型和数据特性。不同的任务类型对模型的学习能力和输出形式有不同的要求，而数据本身的结构、规模和分布则决定了哪些模型更具优势。 3.2.1.1 任务类型分类任务：目标是预测离散的类别标签。二分类：预测两个类别之一，如“是/否”、“真/假”。常见模型：逻辑回归、支持向量机 SVM、决策树、随机森林、梯度提升机 GBM、神经网络。多分类：预测三个或更多类别之一。