机器学习算法面试题

机器学习算法题

线性回归和逻辑回归的异同？  SVM和LR(逻辑回归)有什么不同？

线性回归的输入变量和输出变量都是连续的，逻辑回归的输入变量是连续的，输出变量是类别（或者说是离散的、枚举的）。

SVM和LR一般都用于处理分类问题，不同的是二者的实现原理，SVM是以支持向量到分类平面的距离最大化为优化目标，得到最优分类平面，LR是把输出类别以概率的方式表示，常用的是logistic sigmoid函数，然后通过极大似然或其他方法来构造最优化目标，进而求解得到最优参数。

[补充：有一个大厂的面试官提示我说，sigmoid是函数族，不是单个函数，用在LR里的是 Logistic Sigmoid函数。关于sigmoid函数族，我还没明白是什么意思。]

一阶和二阶正则化的区别是什么？分别适用于什么场合？

二者最大的区别在于是否可以把特征系数将为0，一阶惩罚项不仅可以降低模型复杂度，还可以同时完成特征筛选，即，把部分特征的系数降为0，二阶惩罚项可能会把部分特征的系数降到很小，但一般不会将特征的系数降为0。

适用的场合暂时还没有答案。

评价机器学习分类算法的指标有哪些？

常用的指标有：准确率（precision）、召回率（recall）、F值（F-score）、AUC（Area Under ROC Curve）。

分类问题根据预测值和真实值可以分为如下四类：

解释：

　　TP：True Positive，模型预测是正例，并且预测正确；

　　FP：False Positive，模型预测是正例，但是预测错误；

　　TN：True Negative，模型预测是反例，并且预测正确；

　　FN：False Negative，模型预测是反例，但是预测错误。

TP FP TN FN 分别表示四个类别的测试样本数量，由这四个数值可以计算出：

Precision (P) = TP/(TP+FP)   解释：预测为正例的所有样本中，预测正确的占多大比例，归纳成一个字就是——“准”，因此也称为查准率。

Recall (R) = TP/(TP+FN)  解释：真实是正例的所有样本中，被预测出来的占多大比例，归纳成一个字就是——“全”，因此也称为查全率。

F = 2*P*R/(P+R)  解释：P和R的调和平均。

一般来说，P和R是不可兼得的，P越高R越低，反之亦然。如果我们想要同时获得尽量高的P和R，可以用F值作为评价指标。F值本质上是P和R的调和平均，如果对P和R有不同的倾向，可以在公式中加入权重。

此外，P-R曲线也可以用来评估模型性能。我们利用模型对所有测试样本打分，得分越高表示该样本是正例的概率越高，按照得分由大到小对测试样本排序，然后从头至尾，依次预测每个样本是正例，计算此时的P和R，便可以得到P-R曲线。

引用周志华老师的图：

左上方的点，表示的是得分很高的测试样本的P和R，因为得分高，所以大多数是预测正确的，因此P很高，同时因为样本数量少，R很低，随着样本数量增加，R逐渐增加，P则逐渐减小，直到曲线走到右下角的位置，所有样本都被预测为正例，R一定是1，但是P很低。[补充：曲线的右下角不应该在 (0,1)，应该在(p1,1)处，p1很小，这是个人的理解。]

什么是ROC曲线？横坐标和纵坐标分别是什么含义？曲线上的点是什么含义？

这是个非常重要的问题，面试中最起码被问过三次，因为这个指标是分类问题中最常用的评价指标。

ROC曲线和P-R曲线的构造思想比较相近，只是横纵坐标不同。同样是根据每个测试样本的得分（实值或概率值均可）按从大到小排序，然后从头至尾，逐个预测每个样本是正例，计算 TPR 和 FPR，再把TPR和FPR连接起来，就得到了ROC曲线。

TPR (True Positive Rate) = TP/(TP+FN)   解释：就是查全率。

FPR (False Positive Rate) = FP/(FP+TN)  解释：和查全率类似，把反例当做正例，相当于反例的查全率。

再次引用周老师的图：

左图是理想的ROC曲线，右图是实际应用时得到的ROC曲线。曲线从左下角开始，这时测试样本数量很少，因此TPR和FPR都很小，随着样本数量增加，二者同步增加。更加的理想的情况是，TPR增加的快，FPR增加的慢，即，模型找到的正例更多，反例更少，这就对应了图中更靠上方的点，理解了这一点有助于理解AUC。样本全部判定为正例时，达到了ROC的右上角位置，此时所有正例和所有反例都被找出来了，所以TPR和FPR都是1.0。

ROC曲线和P-R曲线一样，如果模型A的ROC曲线能包裹住模型B的ROC曲线，说明模型A更优。如果模型A和模型B的ROC曲线有交叉，仍要对比二者，就可以用AUC，即ROC曲线下方的面积。AUC越大，模型越好。

[个人见解] 如果两个模型的ROC曲线有交叉，那么它们的AUC可能差距不大，比如一个是0.900，一个是0.901，此时硬说AUC略大的模型更优并没有太大意义。

ROC曲线有明确的起点和终点，分别是(0,0)和(1,1)，所以AUC最大只能是1，最小是0，连接起点和终点的直线是AUC为0.5的分界线，这条线表示测试样本中正例和反例成对出现，相当于随机猜测。只要模型比随机猜测更好，AUC就应该大于0.5。

ROC曲线和P-R曲线是什么关系？ 参考 豆瓣文章，P-R曲线和ROC曲线本质上是一一对应的关系，相对来看，P-R曲线比ROC曲线更能反应出模型的性能，这是因为样本存在类别不平衡问题。我们设想一下，如果样本中的正例特别少，反例特别多，对ROC曲线的主要影响是，TPR很可能早早就达到了1，使得ROC曲线的右半部分的纵坐标都是1.0，形如下图的(a)和(c)中颜色较深的曲线，对P-R曲线的影响很大，正例非常少，可能导致P一直很低或快速降低（因为预测正确并不容易），R则较快的到达接近1的位置，类似图(d)中的两条曲线的样子，这时，使用P-R曲线更能明显的反应出不同的模型的性能。  有一篇参考文献可以阅读： The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves ，尚未阅读，先在这留个名。

[关于两条曲线关系的理解还很浅，缺少更深入的调研和实践，先写在这里，供日后被拍砖。]

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原文：https://www.cnblogs.com/xxiaolige/p/9090641.html