来自:https://www.zhihu.com/question/35649122

其实这里所说的数据量不足,可以换一种方式去理解:在维度高的情况下,数据相对少。
举一个特例,比如只有一维,和1万个数据,那么这种情况下,我们可以认为数据量其实是足够的,因为数据密度相对来说很高。
如果数据的维度有1000维,数据量仍然有1万,这种情况下,数据的密度就相当低了。

引用wiki里的两句话:
- The common theme of these problems is that when the dimensionality increases, the volume of the space increases so fast that the available data become sparse. This sparsity is problematic for any method that requires statistical significance. In order to obtain a statistically sound and reliable result, the amount of data needed to support the result often grows exponentially with the dimensionality.

- With a fixed number of training samples, the predictive power reduces as the dimensionality increases, and this is known as the Hughes effect

[3]

or Hughes phenomenon
具体可以查看链接:Curse of dimensionality

简单的翻译过来就是,当维度增加的时候,训练所需要的数据量需要成指数级别的增长才能满足要求。

维度很高,且数据量不足的情况下,训练模型仅仅是去“记忆”数据,而不是去“学习”数据。因为对于高维度来说,空间的自由度非常大,在数据量相对不高的情况下,其实每一个数据都可以看成是一个“特例”,这也是造成过拟合现象的原因。

但是,高维度的情况下也有一个好处:既然空间的自由度很高,那么数据就更可能线性可分,在维度高到一定程度的时候,我们就可以认为其线性可分的概率为1 (其实这个观点是缺少严谨的数学验证的,可以参考:如何证明无穷多维的情况下,数据一定线性可分? - 雷天琪的回答)。

所以得出的结论是,在数据量不足的情况下(相对于高维度下的数据量不足问题),我们可以使用线性分类器来解决问题,因为其“更可能线性可分”,比如,使用SVM来分类数据量少的问题。

最近做的一个项目就遇到了这个问题,从上面的分析的基础上,可以看出线性分类器可以保证在数据量很少的情况下的性能,但是我的实际项目不能验证这一点。 :(

我的实际项目中,效果最好的还是随机森林(可以应对线性不可分的情况),而SVM和其他的一些模型并无明显差别,唯一显著的效果是,False Positive很少,不过这一点在某些情况下很重要。至于原因,现在只能理解为数据中有错误。

 

几千份样本对于大部分机器学习模型, 已经足够了(除了深度学习之类的)

根据"No free lunch"原则, 没有一个模型比另一个模型好的说法, 必须结合具体问题.

建议:

1 做好特征工程

2 不要用太多的特征

3 做好交叉验证

机器学习 数据量不足问题----1 做好特征工程 2 不要用太多的特征 3 做好交叉验证 使用线性svm的更多相关文章

  1. 使用sklearn做单机特征工程

    目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...

  2. 【转】使用sklearn做单机特征工程

    这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 ...

  3. 转载:使用sklearn做单机特征工程

    目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...

  4. sklearn—特征工程

    sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

  5. 使用sklearn做特征工程

    1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中 ...

  6. 使用sklearn做单机特征工程(Performing Feature Engineering Using sklearn)

    本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 1 无量纲化 11 标准化 12 区间缩放法 13 标准化与归一化的区别 2 对定量特征二值化 3 对定性特征哑编码 ...

  7. 什么是机器学习的分类算法?【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】

    1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类 ...

  8. 手把手教你用Python实现自动特征工程

    任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置. 特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程.Prateek Joshi,是 ...

  9. 2022年Python顶级自动化特征工程框架⛵

    作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/artic ...

随机推荐

  1. 同一sql程序执行比数据库执行慢

    最近项目发现同一个sql在java端执行比在数据库执行慢很多,原因可能是程序的sql参数类型与数据库字段的类型不一致.

  2. [转]C#使用Window图片查看器打开图片

    //建立新的系统进程 System.Diagnostics.Process process = new System.Diagnostics.Process(); //设置文件名,此处为图片的真实路径 ...

  3. jQuery中样式和属性模块简单分析

    1.行内样式操作 目标:扩展框架实现行内样式的增删改查 1.1 创建 css 方法 目标:实现单个样式或者多个样式的操作 1.1.1 css方法 -获取样式 注意:使用 style 属性只能获取行内样 ...

  4. redis BIO详解

    BIO即background I/O service,后台I/O服务,是redis的aof持久化后台服务. redis把阻塞的同步I/O操作交给后台I/O服务来完成:close和fsync. clos ...

  5. Kafka学习笔记(1)----Kafka的简介和Linux下单机安装

    1. Kafka简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不 ...

  6. 【转】【Oracle 集群】11G RAC 知识图文详细教程之RAC在LINUX上使用NFS安装前准备(六)

    原文地址:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/orc6.html 阅读目录 目录 介绍 下载软件 操作系统安装 Oracle安装先决条件 创建共享磁盘 参考文献 相关文章 ...

  7. RemoveAll测试

    foreach (var item in procode) { var reslit = LoadData((string)item.ProductCode.Trim(), item.product_ ...

  8. Nginx+keepalived双机热备(默认路径安装)- 基础篇

    负载均衡技术对于一个网站尤其是大型网站的web服务器集群来说是至关重要的!做好负载均衡架构,可以实现故障转移和高可用环境,避免单点故障,保证网站健康持续运行.关于负载均衡介绍,可以参考:linux负载 ...

  9. 洛谷P1739 表达式括号匹配

    题目描述 假设一个表达式有英文字母(小写).运算符(+,-,*,/)和左右小(圆)括号构成,以"@"作为表达式的结束符.请编写一个程序检查表达式中的左右圆括号是否匹配,若匹配,则返 ...

  10. zabbix监控websphere的几个监控项

    首先,我要吐槽一下这个AIX系统,这该死的天杀的玩个锤子象拔蚌的系统,没有自动补齐,删除文本字符也跟linux不一样,这让用惯的linux的我各种蓝瘦. 这个问题是在项目中遇到的,由于没有接触过AIX ...