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在Kaggle上參加機(jī)器學(xué)習(xí)比賽，用什么算法最容易拿獎(jiǎng)金？

你可能會(huì)說(shuō)：當(dāng)然是深度學(xué)習(xí)。

還真不是，據(jù)統(tǒng)計(jì)獲勝最多的是像XGBoost這種梯度提升算法。

這就奇了怪了，深度學(xué)習(xí)在圖像、語(yǔ)言等領(lǐng)域大放異彩，怎么在機(jī)器學(xué)習(xí)比賽里還不如老前輩了。

一位Reddit網(wǎng)友把這個(gè)問(wèn)題發(fā)在機(jī)器學(xué)習(xí)板塊(r/MachineLearning)，并給出了一個(gè)直覺(jué)上的結(jié)論：

提升算法在比賽中提供的表格類數(shù)據(jù)中表現(xiàn)最好，而深度學(xué)習(xí)適合非常大的非表格數(shù)據(jù)集(例如張量、圖片、音頻、文本)。

但這背后的原理能不能用數(shù)學(xué)原理來(lái)解釋？

更進(jìn)一步，能不能僅通過(guò)數(shù)據(jù)集的類型和規(guī)模來(lái)判斷哪種算法更適用于手頭的任務(wù)。

這能節(jié)省很多時(shí)間啊，舉個(gè)極端點(diǎn)的例子，如果嘗試用AlphaGo做Logistic回歸，你就走遠(yuǎn)了。

問(wèn)題吸引了很多人參與討論，有人回復(fù)到：

這是一個(gè)十分活躍的研究領(lǐng)域，完全可以就這個(gè)主題做一篇博士論文了。

關(guān)鍵在能不能人工提取特征

有網(wǎng)友表示，雖然很難給出詳細(xì)論證，但可以猜測(cè)一下。

基于樹(shù)的梯度提升算法可以簡(jiǎn)單地分離數(shù)據(jù)，就像這樣：

如果特征小于某個(gè)值就向左，反之就向右，一步一步把數(shù)據(jù)拆解。

在深度學(xué)習(xí)中，要用到多個(gè)隱藏層才能把輸入空間變換成線性可分割：

這個(gè)過(guò)程就像是把輸入空間在高維進(jìn)行“揉捏”：

數(shù)據(jù)集越復(fù)雜，需要的隱藏層就越多，變換過(guò)程很可能失敗，反而讓數(shù)據(jù)更加纏在一起：

即使成功了，相對(duì)梯度提升樹(shù)來(lái)說(shuō)也是效率極低的。

深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)是，面對(duì)人類很難手工提取特征的復(fù)雜數(shù)據(jù)可以自動(dòng)創(chuàng)建隱藏特征。

而且即使你手工創(chuàng)建了特征，深度網(wǎng)絡(luò)無(wú)論如何還是會(huì)自己創(chuàng)建隱藏特征。

而Kaggle比賽中使用的表格數(shù)據(jù)，特征往往已經(jīng)有了，就是表頭，那么直接使用梯度提升就好。

就像Kaggle Avito挑戰(zhàn)的冠軍所說(shuō)：“遇事不決，XGBoost”。

吃數(shù)據(jù)的怪物

另一個(gè)高贊回復(fù)是：

大多數(shù)Kaggle比賽的數(shù)據(jù)集都不夠喂出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怪物。

在小數(shù)據(jù)集上深度學(xué)習(xí)容易過(guò)擬合，正則化的方法又依賴許多條件。在給定數(shù)據(jù)集的比賽上，還是梯度提升比較迅速、穩(wěn)定。

而參數(shù)越多的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要越多的數(shù)據(jù)，比賽提供的數(shù)據(jù)集有限，數(shù)據(jù)維度也比較低，發(fā)揮不出深度學(xué)習(xí)的實(shí)力。

一位在Kaggle上成績(jī)很好的大神補(bǔ)充到：

不同的深度網(wǎng)絡(luò)適用于某種數(shù)據(jù)集，如CNN適合處理圖像，RNN適合處理特定的序列等。比賽給的數(shù)據(jù)集很難找到合適的預(yù)訓(xùn)練模型可用。

總的來(lái)看，深度學(xué)習(xí)在表格數(shù)據(jù)上的性能肯定優(yōu)于梯度提升，但是需要大量時(shí)間優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

Kaggle上的勝出方案一般是將二者結(jié)合，加上梯度提升，有經(jīng)驗(yàn)的選手在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)就能得到不錯(cuò)的結(jié)果。