统计模型选择的一些基本思想和方法
2018-10-31 高涛 MedSci原创
引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论，不少人认为机器学习侧重于目标预测，而统计学习侧重于机制理解和建模。个人更加直观的理解是，统计学习侧重于从概率分布来描述数据生成机制，除了预测之外，还关心结果（参数假设、误差分布假设）的检验，而机器学习侧重
引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论，不少人认为机器学习侧重于目标预测，而统计学习侧重于机制理解和建模。个人更加直观的理解是，统计学习侧重于从概率分布来描述数据生成机制，除了预测之外，还关心结果（参数假设、误差分布假设）的检验，而机器学习侧重于从函数拟合角度来描述数据生成机制，基本目的就是为了拟合和预测，缺乏严谨的参数、误差的检验机制，比如下式：Y=f(X)+ϵY=f(X)+ϵ 统计学习目标是获取Pr(Y|X)Pr(Y|X)X,Y,ϵX,Y,ϵ的分布假设，因此最后会衍生出对参数假设和误差分布的假设检验，以验证整个概率分布的假设的正确性，比如经典的线性模型、非参数回归等模型，预测能力并不是其主要目的； 而机器学习基本不会从概率分布的角度着手，虽然可能也会涉及X,YX,Yff，对误差的假设基本忽略，也不会涉及参数和误差的检验，模型好坏基本由预测效果来判断，同时也会提供一些比较一般的误差上界，所以机器学习中不会出现参数估计渐进性、一致性等结果
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