模型选择的考虑因素
在机器学习中，模型选择是一个至关重要的环节，它能够帮助我们找到具有最佳预测性能的模型。模型选择通常需要考虑以下几个因素：
性能是选择机器学习模型时需要优先考虑的因素，因为模型结果的质量是选择机器学习模型的基本因素。常用的度量标准有正确率、精确率、查全率和F1score。但是需要注意，并不是每一个度量都适用于所有情况，比如处理数据不均衡的数据集时，选择准确率是不恰当的方法。在开始选择模型之前，选择一个合适的度量值来评估模型性能是一项及其重要的关键任务。
模型结果的可解释性是至关重要的。但是很多机器学习算法的工作就像黑盒，对于输出的结果，很难给出解释。如果对于可解释性要求较高，那么线性回归和决策树是很好的建模选择。这时就不推荐神经网络了，因为它很难解释。
复杂的机器学习模型，可以在繁杂的数据中发现尽可能多的有意义的模式，但是这也增加了维护的成本，让解释变的更加困难。复杂数字与可解释性成负相关。就是说模型越复杂，解释模型的结果就越困难，越难描述。抛开可解释性不谈，构建和维护模型的成本是机器学习项目成功的关键因素。复杂的参数设置会对模型的整个生命周期产生巨大的影响。
你手头可使用的训练数据量是选择模型时要考虑的主要因素之一。当前风头正劲的神经网络在处理和合成大量数据方面的能力是异常出色的。除了考虑手头可用的数据外，还有另一个重要的考虑因素是，为了获得好的结果，你真正需要多少数据？有时候，你可以通过100个训练样本，构建一个很棒的解决方案；有时候，你需要100000个样本，来建立一个让人满意的模型。利用好与你的问题和数据量相关的信息，合理的选择一个模型来处理要解决的问题。
数据的维度包括垂直维度和水平维度。垂直维度大小代表我们拥有的数据量，水平维度大小代表数据集中特征的数量。前面的数据集大小我们已经讨论了垂直维度如何影响合适模型的选择。事实证明，水平维度也是需要重点考虑的因素。如果你的模型有很多很多的特征，就会输出更好的解决方案。同时越多的特征也会增加模型的复杂性。
训练一个模型需要多长时间，需要多少钱？这是一个重要的考虑因素。复杂的参数设置会对模型的整个生命周期产生巨大的影响。
运行时间是指模型在实际应用中进行预测所需的时间。例如，在自动驾驶系统中，系统需要实时作出决策，因此任何时间过长的模型都无法被接收和考虑的。
以上这些因素都是在选择机器学习模型时需要考虑的，而且不同的应用场景可能会强调不同的因素。因此，选择模型时应当同时考虑这些因素，以便找到最适合自己的解决方案。
