(чек-лист + примеры и быстрый «плюс/минус»)
Вводное: зачем чек-лист, если тут тысячи методов?
Мир машинного обучения кипит: каждую неделю выходит новая библиотека, каждый квартал — статья, обещающая «убить» предыдущее решение. Новичку легко утонуть в аббревиатурах, а опытный инженер рискует зациклиться на любимом алгоритме. Поэтому полезно иметь компактный чек-лист — один взгляд напоминает, кто решает какую задачу, где можно сэкономить время, а где надо включать «тяжёлую артиллерию» из глубоких сетей. Ниже — семь базовых методов, которые встречаются во всех курсах ML и реально живут в индустрии, от A/B-аналитики и HR-скрининга до рекомендательных систем и финтех-скоринга.
1) K-NN за 3 мин
K-Nearest Neighbors (метод k ближайших соседей) предельно интуитивен: объект получает класс своих соседей в пространстве признаков. Первая мысль о задаче? «Похоже ли новое на старое?» — тогда K-NN в бой. Главная ловушка: модель хранит все данные в памяти и «тормозит» на больших выборках.
➕ Резюме:
- Нулевой «тюн». Не нужно обучать веса — только выбрать k.
- Понятный вывод. Легко объяснить бизнесу, почему именно эти 5 соседей.
➖ Резюме:
- Долгая инференция на миллионных датасетах.
- Чувствителен к масштабу признаков — без нормализации «кладёт» точность.
⚡ Мини-пример: вы запускаете новый товар на маркетплейсе. Берёте характеристики (цена, категория, длина описания, средний рейтинг) и ищете, на что он похож. K-NN сразу подсказывает, какой ценовой диапазон даст максимум покупок.
2) Линейная регрессия
Прямая, старая как статистика, но до сих пор в производстве. Три предложения — вся суть: если зависимость между Y и набором X кажется прямой, считайте коэффициенты и получайте прогноз с интервалом доверия; интерпретируемость почти даром; регуляризация (Ridge/Lasso) спасает от переобучения.
➕ быстро обучается, легко объяснить CEO («каждый дополнительный доллар маркетинга даёт +0,3 к продажам»).
➖ ловит только линейность, плохо справляется с мультиколлинеарностью без подготовки.
⚡ Пример: прогноз числа подписчиков Telegram-канала в зависимости от числа постов, рекламных интеграций и средней длины контента.
3) Decision Tree и Random Forest
Дерево решений делит данные «вопросами-ветками» до тех пор, пока лист не станет «чистым». Random Forest выращивает рощу из сотен деревьев, голосуя за итоговый класс. Три предложения? Деревья хорошо ловят нелинейность; лес уменьшает переобучение за счёт бустинга подвыборок; интерпретация через «feature importance» остаётся относительно прозрачной.
➕ работает «из коробки» с категориальными и числовыми фичами.
➖ крупные леса тяжёлые, а отдельное дерево склонно переобучаться.
⚡ Пример: скоринг лида в CRM. Деревья мгновенно находят связку «возраст аккаунта + количество входов за неделю + средний чек».
4) XGBoost vs LightGBM
Две библиотеки-звезды ускоряют градиентный бустинг до сотен тысяч строк в секунду. Главное различие: XGBoost строит деревья последовательно, LightGBM — на основе градиентов и «лёгких» бинтайпов, что ускоряет работу на больших датасетах. В трёх предложениях: бустинг + регуляризация даёт топ-результаты на Kaggle; обе библиотеки устойчивы к пропускам; настройка сотни гиперпараметров — плата за качество.
➕ почти всегда входит в топ-3 решений табличных задач.
➖ долгий подбор learning rate / max_depth; «чёрный ящик» для бизнеса.
⚡ Пример: финтех-компания прогнозирует вероятность дефолта; XGBoost повышает AUC-ROC до 0,92, переобучая модель за 15 минут на GPU.
5) CNN (сверточные нейронные сети) основы
CNN раскладывает изображение (аудио, текст, любую сетку) на фильтры, выделяя локальные паттерны. Три предложения: свёртка + пулинг создают иерархию признаков, от градиентов к понятным объектам; готовые архитектуры (ResNet, EfficientNet) доступны с предобученными весами; fine-tune за пару эпох решает задачу «мало данных».
➕ лидер в Computer Vision, легко портировать на видео и медицинские снимки.
➖ требовательность к GPU, большой размер модели.
⚡ Пример: автоматический контроль качества на заводе распознаёт трещины на плитке; CNN ловит брак с точностью 97 %.
6) Кластеризация k-means
Алгоритм бьёт точки на k групп, минимизируя внутрикластерную дисперсию. В трёх предложениях: работает на числовых признаках с евклидовой метрикой; чувствителен к выбору k, поэтому Elbow-метод обязателен; хорошо служит препроцессом для сегментации клиентов и визуализации.
➕ прост как «привет», масштабируется до миллионов точек via mini-batch.
➖ плохо на вытянутых кластерах и чувствителен к масштабу признаков.
⚡ Пример: e-commerce делит покупателей по среднему чеку и частоте заказов — получаем «эконом», «стедди», «VIP» для персональных рассылок.
7) Как выбрать алгоритм под задачу
Золотое правило: «простой работает, пока не перестаёт». Начинайте с линейной регрессии или дерева, проверяйте метрики, затем переходите на бустинг или нейронку. Не забывайте: данные важнее модели; лучше почистить фичи, чем зашивать сверхсложную сеть.
Врезка: «когда использовать / плюс-минус»
- K-NN — быстрая оценка «похожести» (R&D, рекомендации) / - медленно на миллионных данных.
- Линейная регрессия — интерпретируемый прогноз (маркетинг) / - только линейные зависимости.
- Decision Tree/Forest — смешанные фичи, важность признаков (CRM) / - большие модели, оверсайз.
- XGBoost/LightGBM — максимизировать метрику табличных данных (финтех, соревы) / - сотни гиперпараметров.
- CNN — изображения, звук, текст-локализация (CV) / - тяжёлые, нужны GPU.
- k-means — быстрая сегментация (маркетинг) / - «шарообразные» кластеры, нормализация критична.
Хотите практику?
На интенсиве «Data Science на Python: анализ и визуализация данных (Квалификация: Специалист по большим данным) мы берём эти семь алгоритмов и ставим «на колёса»: Kaggle-датасеты, визуальное сравнение метрик, продакшен-ноутбуки. Старт ближайшего потока уже скоро! Регистрируйтесь — до встречи в сессии!