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m******r
发帖数: 1033 | 1 我以前没做过树模型，清一色都是回归，还都是线性回归。 缺点当然是不准，世界本
来就不是线性的。优点其实也很明显，容易解释。 比如credit bureau 说的信用分数
不是满分原因是：
1. 信用历史短
2. 信用花的多
虽然他们不是用这种直白语言说的，但我还是买账的。 可能在我那个信用group里，历
史算是短的。 信用卡虽然从来没有透支，但每个月老用信用卡，信用比率大于50%，也
是可信的。 何况多短算是短？ 花多少算是多？ 本来也没个标准。
再比如你去看医生，血压高了，就是高血压，容易脑中风，脑溢血； 血压低了就是低
血压，血压没了，就嗝屁了； 血糖高了，就是高血糖，血糖低了，就是低血糖；血糖
没了 人也就没了。可见这个世界还是需要这些简单的趋势的。
言归正传。 如果你用随机森林，多级树，近邻法，就没法向人展示这些趋势。我想到
的一个可能的办法，是弄个地图一样的东西，heat map, 你的分数恰好落在在一线城市
附近，你就是一类客户，落在二线城市附近，你就是二类客户， etc 。 那么如何把多
级树，转化成地图一样的东西 ？
不知道这个东西能不能扩展到高维？ 有什么软件包可以支持的？ 如果是线性回归，某
客户过来问他为什么是一等，二等，三等客户，那很简单： 假设你的线性模型由10个
变量组成，你分别看看他每个变量落在第几等就是了。 | g****t
发帖数: 31659 | 2 你用linear regression模型不查误差吗？
不是一定要严格的iid，至少误差需要不互相干扰才行。
你说线性回归。人家找个excel算出来误差ACF有某个点的超级peak都没处理掉。
那就笑话大了。这些细节不是直白的解释可以覆盖的。
不做细,靠语言解释线性模型就和划线炒股一样的。后果难料。
非线性模型也一样，都有背景知识。看你打算做到哪一步了。
其实对绝大多数人来说，我觉得线性模型和各种adaptive method熟练才是
ML混饭吃的正道。把线性模型弄好了，什么名字流行就改一改，加个帽子轻而易举的。
话说线性模型elementwise的截断一下不就是RNN嘛?
【在 m******r 的大作中提到】
: 我以前没做过树模型，清一色都是回归，还都是线性回归。 缺点当然是不准，世界本
: 来就不是线性的。优点其实也很明显，容易解释。 比如credit bureau 说的信用分数
: 不是满分原因是：
: 1. 信用历史短
: 2. 信用花的多
: 虽然他们不是用这种直白语言说的，但我还是买账的。 可能在我那个信用group里，历
: 史算是短的。 信用卡虽然从来没有透支，但每个月老用信用卡，信用比率大于50%，也
: 是可信的。 何况多短算是短？ 花多少算是多？ 本来也没个标准。
: 再比如你去看医生，血压高了，就是高血压，容易脑中风，脑溢血； 血压低了就是低
: 血压，血压没了，就嗝屁了； 血糖高了，就是高血糖，血糖低了，就是低血糖；血糖
| w********m
发帖数: 1137 | 3 线性模型最大的优点是灵活，可以调单个变量的参数。
老板或者监管要什么结果，手动一下，就能出结果。
黑的变白的分分钟的事情。
以前调参活好的弟兄，都升到高层去了。
非线性的也可以调，但是不好画圆圈。 |
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