在机器学习 (ML) 领域，成功往往取决于做出正确的决策。
但问题在于：很少有明确的“正确”选择。相反，机器学习从业者不断权衡利弊，改进模型或系统的一个方面往往以牺牲另一个方面为代价。
今天，我们来探讨机器学习中的 5个关键权衡，了解这些权衡将帮助你做出明智的决策并优化你的机器学习项目以取得实际成功。
1.偏差与方差
偏差-方差权衡是机器学习中的一个基本概念，它涉及模型推广到未知数据的能力。
之所以需要权衡，是因为通常不可能同时最小化偏差和方差。
当你减少偏差（通过使用更复杂的模型）时，你往往会增加方差，反之亦然。
2.模型复杂性与可解释性
随着机器学习模型变得越来越复杂，它们的可解释性也越来越低。
这在实现高性能和解释模型如何做出决策之间造成了矛盾。
当你需要在高度准确但黑盒模型和不太准确但更易于解释的模型之间进行选择时，就会出现权衡。
在机器学习领域，实现最高准确度和保持计算效率之间往往存在矛盾。
随着数据集越来越大、模型越来越复杂，这种权衡变得越来越重要。
之所以会出现这种权衡，是因为准确性的提高往往是以增加计算要求为代价的，反之亦然。
4.特征工程与自动特征学习
特征工程一直被认为是机器学习中的关键步骤，但随着深度学习的兴起，自动化特征学习变得越来越重要。
这在手动特征工程和让模型自动学习特征之间引入了权衡。
在决定在手动特征工程上投入多少精力与依靠模型自动学习特征时，就会出现权衡。
5.模型大小与推理速度
随着模型变得越来越复杂和强大，越来越需要在模型大小与推理速度之间取得平衡，尤其是对于实时或资源受限的应用程序。
这种权衡涉及平衡对高性能的渴望和对快速、高效推理的需求。