决定使用哪种机器学习算法

Posted 2023-03-12

【中文标题】决定使用哪种机器学习算法

【英文标题】：Deciding which machine learning algorithm to use

【发布时间】：2017-03-19 02:18:45

【问题描述】：

我在测试中得到了这个问题。我不清楚正确答案是什么，因为这三个都是分类算法：

您有一项拼车服务，人们可以根据价格和时间在线选择他们的游乐设施。一名司机一次可以运送超过 1 人。您有最近 400 万次出行的信息（基本上是谁乘坐了哪趟车）。

目标是预测未来哪些游乐设施的乘客人数将超过“X”。

你不会使用哪种算法：

A) 逻辑回归 B) 朴素贝叶斯 C) 支持向量机 D) 这些都不是

有什么想法吗？我对这里的思考过程很感兴趣。

【问题讨论】：

如果没有额外的信息，看起来这些算法中的任何一个都可以在这里使用。

这就是你掌握的所有信息吗？

感谢您的意见。这是问题中提供的所有信息，但假设您是提供在线服务的公司，并且可以访问此类网站预期会产生的任何信息。这基本上意味着上车地点（城市）、下车地点（城市）和用户 ID（以及每个用户在网站上的历史记录）。还有一些信息，比如用户发送了多少条消息、个人资料图片、评分等......

【参考方案1】：

这取决于，但就这些信息而言，答案是 D， 因为你面临回归问题（超过'X'），而A，B，C可以用于回归问题（虽然朴素的基础回归不是很流行）

【讨论】：

这可能是正确的答案。我一直认为这个问题是一个分类问题，您可以在其中创建两个类别。 “超过 X”或“等于和低于 X”，但我认为它可以重新表述为回归问题。我真的很好奇，在这种情况下，使用回归算法和分类算法有什么区别？