推荐系统算法面试题1

忘是亡心i 2022-02-02 22:23 175阅读 0赞

对推荐系统面试经常问到的一些基础问题进行总结，方便自己记忆。

## 1、模型产生过拟合的原因及解决方案 ##

### 什么是过拟合： ###

模型在训练集上效果较好，在测试集上表现较差。

### 产生过拟合原因： ###

1.  参数太多，模型复杂度高
2.  样本中噪音数据较大，模型学习到了噪音中的特征
3.  对于决策树模型。对决策树的生长没有合理的限制和修建
4.  对于神经网络模型。权值学习迭代次数足够多（overtraining），拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。

### 解决方案： ###

1.  降低模型复杂度
2.  增大训练集，训练集增加之后就能学习到更多具有代表性的特征
3.  增加正则项，减少参数，进一步降低模型复杂度
4.  对于神经网络，采用dropout
5.  对于决策树，采用earlystopping，模型对训练数据集迭代收敛之前停止，防止过拟合
6.  采用ensemble。集成学习可以有效的减轻过拟合。bagging通过平均多个模型的结果，来降低模型的方差。boosting不仅可以减小偏差，还可以减小方差。

## 2、Logistic回归的损失函数，为什么要用sigmoid函数？sigmoid函数有何优缺点？ ##

### 目标函数： ###

![20190508113737621.PNG][]

### sigmoid优缺点： ###

logistic是基于Bernoulli分布的假设，也就是y|x~Bernoulli分布，而Bernoulli分布的指数族的形式就是1/(1+exp(-z))。

优点：

1.  数据压缩能力，将数据规约在\[0,1\]之间
2.  导数计算方便

缺点：

1.  存在梯度消失问题，当x稍大的情况就接近于一条水平线
2.  zigzag问题，非0中心化，在神经网络算法等情况下，造成反向传播时权重的全正全负的情况。

## 3、Logistic回归为什么用交叉熵而不用欧式距离做损失函数？ ##

欧式距离不是凸函数；交叉熵是凸函数；凸函数问题求解方便。

## 4、Logistic回归是生成模型还是判别模型？ ##

判别模型，直接输出类后验概率p(y|x)，没有对类条件概率p(x|y)或联合概率p(x,y)建模。

## 5、为什么L1正则会把feature压缩到0而L2正则做不到？ ##

![20190508115041546.PNG][]

1.  L1正则只要不是特殊情况下与正方形的边相切，一定是与某个定点优先相交，那么必然存在横纵坐标中的一个系数为0，起到对变量筛选的作用。
2.  L2正则在圆的限制下，点可以是圆上的任意一点，对岭回归来说，是起不到压缩变量作用的。

## 6、分类模型如何选择？如何判别效果？如何计算auc？描述一个集成分类模型？ ##

### 整体上： ###

数据量越大，神经网络越好；维度越多，bagging算法越优越；训练数量不多不少的情况下，SVM效果最好。

### 常用判断： ###

accuracy，recall，ROC，auc，ks，f1值

auc的计算方法：roc曲线下的面积，FP(假阳率)、TP(真阳率)

### 一个集成分类模型：randomforest ###

1.  rf是由若干cart树构成的，每棵树尽情生长不剪枝，最后采用加权投票或者取均值的方式确定输出值
2.  每棵树的数据采用bagging方式随机抽取特征及样本数目（决策树生长和随机性，这是RF的两个特性），每棵树之间的数据可能重复。
3.  一般先以sqrt(feature\_number)作为每次输入的特征数，采取grid\_search的方法观察tree的数量（0-500），oob的变化（out-of-bag，袋外误差，每次抽取到的数据进行训练，没有被抽到的数据作为校验样本，校验样本的误差就是oob）
4.  根据实际要求的精度后期可以进行调整：每次输入的特征个数、每棵树的最大深度、每个节点的分裂方式 （信息增益率/Gini指数）

## 7、信息增益、信息增益率、Gini指数 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

Gini指数：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

## 8、LightGBM细节技术 ##

**1.直方图优化（Histogram算法）**

先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。遍历数据时，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优分割点。

**2.带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略**

Level-wise过一次数据可以同时分裂同一层的叶子，容易进行多线程优化，也好控制模型复杂度，不容易过拟合。但实际上Level-wise是一种低效算法，因为它不加区分的对待同一层叶子，带来了很多没必要的开销，因为实际上很多叶子的分裂增益较低，没有必要进行搜索和分裂。

Leaf-wise则是一种更为高效的策略：每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。因此同Level-wise相比，在分裂次数相同的情况下，Leaf-wise可以降低更多的误差，得到更好的精度。

Leaf-wise的缺点：

可能会生长出较深的决策树，产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度限制，在保证高效率的同时防止过拟合。

**3.直方图做差**

直方图做差可以达到两倍的加速，可以观察到一个叶子节点上的直方图，可以由它的父节点直方图减去它兄弟节点的直方图来得到。根据这一点，可以构造出数据量较小的叶子节点上的直方图，然后用直方图做差得到数据量较大的叶子节点上的直方图，从而达到加速的效果。

**4.存储记忆优化**

当我们使用数据的bin描述特征的时候带来的变化：首先它不是像与排序算法那样去存储每一个排序后数据的序列；一般bin会控制在一个比较小的范围，所以我们可以用更小的内存来存储。

**5.支持类别型特征**

传统的机器学习一般不能直接输入类别特征，需要先转化为多维的0-1特征，这样无论在空间上海市时间上效率都不高。LightGBM通过更改决策树算法的决策规则，直接原生支持类别特征，不需要转化，提高了近8倍的速度。

如图所示：

![20190508122434152.PNG][]

**6.支持并行学习**

搜索计算每个叶子的分裂增益时，可以并行计算；但是基学习器之间是串行计算。

## 9、XGBoost原理 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

## 10、one-hot为什么会导致维度爆炸？ ##

用法示例：

enc=OneHotEncoder()
    enc_fe=enc.fit_transform(df['feature']).toArray()
    result=pd.concat([df,enc_fe],axis=1)

独热码，在英文文献中称作one-hot，又称独热编码，一位有效编码，直观来说有多少个状态就有多少比特，而且只有一个比特为1，其他都为0的一种码制。特征取值较多的时候，映射到欧式空间表现为维度特别高。某一维中只有一位为1，其他位都是0.

使用独热编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。

## 11、为什么随机森林能降低方差？ ##

随机森林的预测输出值是多棵决策树的均值，如果有n个独立同分布的随机变量xi,它们的方差都为sigma^2，则它们的均值为：

![20190508132049259.PNG][]

，取多个模型输出结果的均值的方差降低为原来的n分之一。

## 12、GBDT的核心思想？ ##

用加法模拟，更准确的说，是多棵决策树来拟合一个目标函数。每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的残差。求解时，对目标函数使用**一阶泰勒展开**，用梯度下降法训练决策树。

## 13、XGBoost的核心思想？ ##

在GBDT的基础上，目标函数增加了正则化项，并且在求解时做了二阶泰勒展开。

## 14、PCA(主成分分析)优化的目标是什么？ ##

最小化重构误差/最大化投影后的方差

[20190508113737621.PNG]: /images/20220203/e018a360233a4fd1b105fc2bf4077dd1.png
[20190508115041546.PNG]: /images/20220203/ffd1e249337e4ecf9c5809c257a7cdba.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220203/e1c4ec337d2b4a1ca39aba8cdcf56742.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220203/0d7b892763b34e53aa689c12314a49c4.png
[20190508122434152.PNG]: /images/20220203/79b78dcd985740498e07257bd9a5ccfb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220203/2e9956878c0141909936af1295213d0b.png
[20190508132049259.PNG]: /images/20220203/103e8e6b52ab4085a4ceedac487775f3.png