面试 如何选择分类器的方法-面试 如何选择分类器

面试时如何选择分类器，可以从以下几个方面进行斟酌：

1、 任务类型：根据任务的类型来选择适合的分类器。例如，如果任务是文本分类，可以选择朴素贝叶斯、支持向量机等；如果任务是图象分类，可以选择卷积神经网络。

2、 数据集范围：根据数据集的范围来选择适合的分类器。对大范围数据集，可以选择随机森林、梯度提升树等模型；对小范围数据集，可以选择决策树、逻辑回归等模型。

3、 计算资源：根据计算资源来选择适合的分类器。如果计算资源有限，可以选择轻量级模型，如K近邻算法、朴素贝叶斯等；如果计算资源充足，可以选择深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

4、 模型复杂度：根据模型复杂度来选择适合的分类器。一般来讲，模型越复杂，预测精度越高，但训练时间也会相应增加。因此，在实际利用中需要根据需求平衡模型的复杂度和准确性。

5. 超参数调剂：根据超参数调剂来选择适合的分类器。不同的分类器有不同的超参数，这些超参数对模型性能有很大影响。因此，需要通过交叉验证等方式来肯定最好的超参数设置。