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编者荐语
所有的机器学习模型都是尽最大程度去拟合，从这个意义来说，所有的模型都是错的。但是，并不是说模型因为有错就没有价值。初学者往往把模型的准确率等同于模型的价值，但事实并非如此。
转载自丨大数据分析和挖掘
五一假期下雨，而且由于疫情哪也没法去，就在家里上上网。在towards-data-science上读到一篇《When Not to Use Neural Networks》，感觉有几个观点还不错，翻译摘录如下。
不久之前，一个朋友问我关于如何选择ML/AI模型的问题。那个时候，他接受的大部分的ML/AI方面的模型知识都是神经网络或者是他们的变种，在他的认知里，神经网络足以强大到可以解决任何问题，无论何时，选择神经网络总是正确的选择。
1、所有模型都是错的,但是有一些有用
建模的先驱物理学家安德森在1977年诺贝尔奖授奖仪式上讲的一段话：建模的艺术就是去除实在中与问题无关的部分，建模者和使用者都面临一定的风险。建模者有可能会遗漏至关重要的因素；使用者则有可能无视模型只是概略性的，意在揭示某种可能性，而太过生硬地理解和使用实验或计算的具体结果样本。
所有的机器学习模型都是尽最大程度去拟合，从这个意义来说，所有的模型都是错的。但是，并不是说模型因为有错就没有价值。
初学者往往把模型的准确率等同于模型的价值。但事实并非如此。towards-data-science每天给我推荐20多篇文章，其中只有一两篇可能是我真正感兴趣的我会去读的。准确率相当于只有10%。但是这足够了，这10%能够保证我每天对网站的访问，推荐已经保证了商业上的流量价值。准确率只是模型价值的其中一部分的评估。
2、模型的价值
一个模型的价值，与这四个方面密切相关。
(1)Interpretability：能解释模型是怎么一步步解决问题的
(2)Explainability：能解释模型输出背后的物理意义
(3)Flexibility：模型描述复杂事物的能力
(4)Complexity：模型训练和推理的成本
一个决策树模型，我们很容易理解它是怎么推理得到最后的结果的（Interpretability），我们很容易根据模型的输出做出业务决策（Explainability），决策树越深，描述复杂事物的能力越好（Flexibility），但是成本就越高（Complexity）
一个神经网络模型，在Interpretability和Explainability都比较弱，Flexibility很强，通常Complexity也不低。
一个模型的价值，是要针对具体问题而言的。有些问题直觉上显而易见，但很难建模，如人脸识别。解决问题的模型要侧重于Flexibility和Complexity。这时神经网络就比较合适，不需要提供太强的Interpretability和 Explainability（这两项都是神经网络模型的弱点）
另外一些问题，不那么符合直觉，但符合逻辑推理，譬如信贷审批。解决问题的模型要侧重于Interpretability和Explainability。
3、简单模型解决复杂问题，复杂模型解决简单问题
(1)简单模型：简单模型包括一些非常传统的机器学习的模型，譬如线性分类器、决策树、K近邻。即使自己写代码实现也不需要太高深的数学知识。
(2)复杂问题：复杂问题是人类需要受过专业的培训和训练，需要人类付出思考才能解决的问题。譬如信贷审批
(3)复杂模型：复杂模型包括一些需要复杂的数值计算和数学理论证明的模型，譬如SVM、神经网络、核方法和梯度提升方法。自己写代码实现一般比较困难。
(4)简单问题：简单问题是那种符合人类直觉，我们每天都很自然在做的事情。譬如区分一只猫和一只狗，识别一个人，对一段文字念出来。
人类擅长做的机器往往不擅长。反过来机器擅长做的人类不一定擅长。这个很容易理解了。所以，让简单的模型解决复杂的问题，让复杂的模型解决简单的问题。
4、模型复杂度 VS 可解释性
模型越复杂，可解释性越差。
(1)低级复杂度模型：线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻。
(2)中等复杂度模型：提升树和森林、朴素贝叶斯、高斯过程
(3)高级复杂度模型：SVM、神经网络、贝叶斯方法
在实际应用中，要看是准确度优先还是可解释性优先。
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