一、分类器的选择
如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐近误差），因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。
你也可以认为这是生成模型与判别模型的区别。
一些特定算法的优点
朴素贝叶斯的优点：超级简单，你只是在做一串计算。如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以你只需要较小的训练集。而且，e799bee5baa6e58685e5aeb即使NB假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。如果想得到简单快捷的执行效果，这将是个好的选择。它的主要缺点是，不能学习特征之间的相互作用（比如，它不能学习出：虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影，但却不喜欢他们一起合作的电影）。
逻辑回归的优点：有许多正则化模型的方法，你不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。与决策树和支撑向量机不同，你还可以有一个很好的概率解释，并能容易地更新模型来吸收新数据（使用一个在线梯度下降方法）。如果你想要一个概率框架（比如，简单地调整分类阈值，说出什么时候是不太确定的，或者获得置信区间），或你期望未来接收更多想要快速并入模型中的训练数据，就选择逻辑回归。
决策树的优点：易于说明和解释（对某些人来说—我不确定自己是否属于这个阵营）。它们可以很容易地处理特征间的相互作用，并且是非参数化的，所以你不用担心异常值或者数据是否线性可分（比如，决策树可以很容易地某特征x的低端是类A，中间是类B，然后高端又是类A的情况）。一个缺点是，不支持在线学习，所以当有新样本时，你将不得不重建决策树。另一个缺点是，容易过拟合，但这也正是诸如随机森林（或提高树）之类的集成方法的切入点。另外，随机森林往往是很多分类问题的赢家（我相信通常略优于支持向量机），它们快速并且可扩展，同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆参数，所以它们最近似乎相当受欢迎。
SVMs的优点：高准确率，为过拟合提供了好的理论保证，并且即使你的数据在基础特征空间线性不可分，只要选定一个恰当的核函数，它们仍然能够取得很好的分类效果。它们在超高维空间是常态的文本分类问题中尤其受欢迎。然而，它们内存消耗大，难于解释，运行和调参也有些烦人，因此，我认为随机森林正渐渐开始偷走它的“王冠”。
然而…
尽管如此，回忆一下，更好的数据往往打败更好的算法，设计好的特征大有裨益。并且，如果你有一个庞大数据集，这时你使用哪种分类算法在分类性能方面可能并不要紧（所以，要基于速度和易用性选择算法）。
重申我上面说的,如果你真的关心准确率,一定要尝试各种各样的分类器,并通过交叉验证选择最好的一个。或者，从Netflix Prize(和Middle Earth)中吸取教训,只使用了一个集成方法进行选择。
二、机器学习 比较分类器性能的基线是什么
一些基础的分类器吧，譬如说J48，Logistic Regression，SVM，Naive Bayes，Random Forest等等。或者说和你提出的分类算法相关的，具有相类似原理的其他经典分类器。
三、分类器中可解释性最弱的是？
分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。总之，分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。
分类器的构造和实施大体会经过以下几个步骤：
选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本两部分。
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。
在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
几种基本的分类器
1.决策树分类器
提供一个属性集合，决策树通过在属性集的基础上作出一系列的决策，将数据分类。这个过程类似于通过一个植物的特征来辨认植物。可以应用这样的分类器来判定某人的信用程度，比如，一个决策树可能会断定“一个有家、拥有一辆价值在1.5 万到2.3 万美元之间的轿车、有两个孩子的人”拥有良好的信用。决策树生成器从一个“训练集”中生成决策树。SGI 公司的数据挖掘工具MineSet 所提供的可视化工具使用树图来显示决策树分类器的结构，在图中，每一个决策用树的一个节点来表示。图形化的表示方法可以帮助用户理解分类算法，提供对数据的有价值的观察视角。生成的分类器可用于对数据的分类
四、基于规则的分类器有哪些
决策树，随机森林，Aprior
