统计模型与机器学习的区别

引言

尽管“统计建模”和“机器学习”这两个词有时会被混用，但它们的目标、策略和技术却大相径庭。对于数据考试和证明有效性来说，掌握这些区别至关重要。数据考试的两种基本方法是人工智能和真实模型，每种方法都有其新颖的特点和功能。

统计模型以对数据分布和变量之间关系的先验假设为基础。它们源于传统统计学，通常用于推断、估计和假设检验。ANOVA、逻辑回归和线性回归等常用技术的输出易于理解，这使得理解数据中的潜在趋势和基于既定理论进行预测变得更加容易。

与此相反，人工智能的目标是构建能够让计算机利用数据从中学习并做出决策的算法。与统计模型不同，机器学习不需要特定的数据分布假设。它利用支持向量机、决策树和神经网络等多种技术来寻找复杂模式和关系。人工智能（机器学习）可以轻松处理大规模数据集和高度分层的数据，并且通常将预测准确性置于可解释性之上。

统计建模

统计建模是一种通过使用量化方法来数学上近似世界的模型，它通过创建数据的一种表示，然后进行分析以识别变量之间的任何关系或调整遇到的情况。真实模型中的变量可用于理解不同变量如何相互关联，并且它们通常用于从特定数据集中发现报告。

统计建模的重要功能包括：

• 假设：测量模型严格依赖于关于数据的具体假设，包括正态性、独立性、线性和多重共线性缺失。为了确保模型及其估计值的有效性，需要进行一些假设。
• 可解释性：真实模型中变量之间的关系应该可以理解且简单。这在医学等领域尤为重要，因为理解变量之间的关系对于做出明智的决定至关重要。
• 假设检验：统计模型经常用于研究各种变量之间关系的假设。这包括制定一个假设，收集数据，并利用 ANOVA 和 t 检验等真实技术来评估该概念。
• 推断：为了获得关于变量之间关系的推断，使用真实模型。这涉及使用真实方法从数据样本中推断总体估计。

机器学习

另一方面，人工智能是编程计算机以不要求特定编程的方式行事的科学。它涉及利用算法而不是基于规则的计算来分析数据、估计结果或做出决策。人工智能模型的目标是通过不断从数据中学习来提高其性能。

机器学习的一些重要功能包括：

• 无假设：机器学习算法不会对数据做出预测。相反，由于它们从实际数据中学习，因此可以处理复杂的关系和非线性关系。
• 预测能力：准确的预测是机器学习算法的目标。它们通常用于推荐系统和疾病诊断等应用，当目标是预测未来数据时。
• 复杂性：机器学习模型可能非常复杂且难以理解。这是因为它们通常涉及非直接关系和变量关联。
• 训练和测试：为了评估机器学习模型的性能，通常会在一个选定的数据集上对其进行指导，然后再在一个额外的数据集上进行测试。为了确保模型在应用于新数据时表现出色，此过程会执行几次。

比较

以下是机器学习和统计建模之间的主要区别：

• 变量之间的关系：机器学习模型通过从数据中自学习来确定关系，而统计模型使用数学公式来确定关系。
• 目的：机器学习模型的目标是提供准确的预测，而统计模型则用于推断和假设检验。
• 假设：人工智能模型不对数据做假设，而统计模型则会。
• 可解释性：基于机器学习的模型可能复杂且难以理解，而统计框架的创建是为了易于理解。
• 训练和测试：机器学习模型需要训练和测试，而统计模型则不需要。
• 类型：机器学习模型包括无监督学习、监督学习和强化学习；统计模型包括参数模型、非参数模型和半参数模型。
• 示例：回归分析、方差分析和假设检验的运用是统计模型的示例；神经网络、决策树和支持向量机是机器学习模型的示例。

统计建模的应用领域

• 金融与经济：在经济学和金融学中，统计模型被广泛用于市场分析和预测，这有助于预测股票价格和经济趋势。由于它们优化投资组合并量化财务风险，因此在评估和管理风险方面发挥着至关重要的作用。此外，定价模型对于金融衍生品的估值至关重要，而计量经济学模型则有助于理解经济联系。
• 医疗保健和药物：统计模型对于医疗保健和药物领域的流行病学研究至关重要，有助于理解疾病的模式和传播。它们对于评估临床研究以验证新疗法的安全性和有效性至关重要。医疗保健成本分析有助于资源分配和预算，而预测模型则有助于预测患者结果和改善治疗方案。
• 社会科学领域：在社会科学中，统计模型在分析调查数据以理解公众舆论和行为方面发挥着至关重要的作用。它们分析人口模式和信息以支持人口统计研究。这些模型有助于理解影响个体在行为研究中行为的变量。它们还被用于评估教育成果和公共政策，旨在衡量项目和计划的成功程度。
• 环境科学：通过分析过去的气候数据和预测未来的模式，环境科学家利用统计模型来分析和预测气候变化。这些模型支持对自然资源的监测和对污染物影响的评估。通过模拟生态系统内种群的行为和相互作用，它们还有助于生态研究，为生物多样性的保护和环境安全倡议做出贡献。

机器学习的应用领域

• 医疗保健和药物：机器学习驱动的预测分析通过促进早期疾病诊断和个性化治疗方案正在彻底改变医疗保健。它有助于分析医学影像，例如检测 MRI 和 X 射线中的肿瘤。此外，通过优化临床试验和预测新材料的功效，机器学习模型可以改进药物研究。
• 银行与金融：在金融领域，机器学习被用于通过识别异常交易模式来发现欺诈行为。它通过分析客户数据来预测信用worthiness，从而有助于信用评分和风险评估。在算法交易中，通过使用分析市场数据的机器学习模型来进行高频交易。聊天机器人和个性化财务建议也提升了客户服务。
• 电子商务和零售：通过分析浏览和购买历史，机器学习通过提供个性化推荐来改善零售和电子商务中的客户互动。通过预测需求和减少缺货，它提高了库存管理。机器学习被用于优化定价策略，根据竞争对手数据和市场情况动态调整价格。
• 物流和运输：通过优化路线规划和缩短交付时间，机器学习改进了物流和运输。它提供了自动驾驶汽车导航和立即做出决策所需的动力。机器学习模型被用于物流中预测需求并改进供应链策略，确保及时交付和合理效率。
• 自动化：通过让机器从环境中学习并逐步提高性能，机器学习促进了机器人技术的发展。它被应用于工业自动化中的装配和包装活动。医疗领域的机器人助手采用机器学习来协助手术和患者护理，提高了准确性和生产力。
• 能源管理：通过预测能源使用趋势并发现节能机会，机器学习改进了能源管理。它通过平衡供需来帮助整合可持续能源。能源网络和节能建筑使用机器学习来优化能源分配并节省成本。

总结

统计建模和人工智能是数据分析和呈现的两种主要方法。统计建模旨在易于理解并依赖于数据假设，用于论证和假设检验。值得注意的是，人工智能致力于提供精确的测量；它没有任何假设，并且能够处理不规则的关系和间接的联系。为了获得最佳结果，这两种方法都应协同使用，并且理解它们的差异对于高效的数据处理和建模至关重要。