4、三者对比: 模型复杂度:SVM支持核函数,可处理线性非线性问题;LR模型简单,训练速度快,适合处理线性问题;决策树容易过拟合,需要进行剪枝 损失函数:SVM hinge loss; LR L2正则化; DT adaboost 指数损失 数据敏感度:SVM添加容忍度对outlier不敏感,只关心支持向量,且需要先做归一化; LR对远点敏感 数据量:数据量