Cursor Team 在官方文档里增加了一个模型选择的决策树给用户参考

在模型选择决策树中，通常需要根据具体任务需求和数据特征进行分层判断。以下是基于典型决策树结构的分步指南，帮助你选择合适的模型：

1. 明确任务类型

• 监督学习
  • 分类任务：文本分类/图像识别
    → 数据量<10k：逻辑回归、随机森林 → 数据量>10k：深度学习（CNN/Transformer）
  • 回归任务：房价预测
    → 特征<20：线性回归、梯度提升树 → 特征>20：正则化回归（Lasso）、神经网络
• 无监督学习
  • 聚类分析：K-means、层次聚类
  • 降维：PCA（线性）、t-SNE（非线性）

1. 评估数据特征

• 数据量维度：
  • 小样本（<1k样本）：传统机器学习（SVM、决策树）
  • 大数据量：深度学习（注意GPU资源）
• 特征类型：
  • 结构化数据：XGBoost、LightGBM
  • 非结构化数据：
    • 文本：BERT、GPT
    • 图像：ResNet、ViT
    • 时序：LSTM、Transformer

1. 计算资源考量

• 边缘设备：MobileNet、TinyBERT
• 服务器集群：大型Transformer、3D-CNN
• 训练时间限制：
  • <1小时：浅层网络
  • >24小时：分布式训练

1. 模型解释需求

• 高解释性场景（金融风控）：
  • SHAP工具+GBDT
  • 决策树可视化
• 黑箱可接受（推荐系统）：
  • 深度神经网络
  • 集成学习方法

实战示例：
为电商评论情感分析选择模型：

1. 任务类型：文本分类（监督学习）
2. 数据规模：50,000条标注评论
3. 硬件条件：单GPU服务器
4. 部署需求：API实时响应

推荐路径：
BERT变体（如DistilBERT）→ 考虑推理速度可改用TextCNN → 若需解释性可结合LIME解释器

建议通过以下诊断流程优化选择：

1. 基准测试：先用FastText建立基线
2. 增量升级：逐步尝试BERT-base → BERT-large
3. 量化压缩：使用知识蒸馏得到轻量模型
4. A/B测试：对比不同模型在实际场景的表现

实际选择时，建议在决策树框架下进行：

1. 交叉验证比较3-5个候选模型
2. 使用AutoML工具进行超参数优化
3. 监控模型漂移定期更新选择