在机器学习项目中，选择正确的估计器对于模型的性能至关重要。不同的估计器适用于不同类型的数据和问题。本文旨在提供一个大致的指导，帮助用户根据数据和问题选择合适的估计器。
以下流程图提供了一个直观的参考，用户可以通过点击流程图中的任何估计器来查看其文档。😭表情符号表示“如果当前估计器未能达到预期结果，则按照箭头指示尝试下一个估计器”。用户可以通过滚动鼠标滚轮来放大或缩小视图，并点击拖动来平移视图。此外，用户还可以下载流程图：ml_map.svg。
开始
如果样本数 > 50:
获取更多数据
如果需要预测类别:
是否有标记数据？
是：尝试SGD分类器
否：尝试线性SVC
如果需要预测数量:
是否为文本数据？
是：尝试核近似
否：尝试K近邻分类器
如果只是探索数据结构:
尝试支持向量机(SVM)集成分类器
如果样本数 < 100K:
尝试朴素贝叶斯分类器
对于聚类问题，如果样本数少于10K，可以尝试MeanShift或VBGMM。如果样本数在10K到100K之间，可以尝试MiniBatch KMeans或Spectral Clustering。对于具有少量特征的数据，可以尝试SGD回归器、Lasso或ElasticNet。
在降维问题中，如果样本数少于10K，可以尝试随机PCA或核近似。对于更复杂的数据结构，可以尝试IsoMap或Spectral Embedding。
本指南基于scikit-learn算法，提供了一个快速参考，帮助用户在面对不同数据类型和问题时选择合适的机器学习估计器。通过这个流程图，用户可以更系统地探索不同的估计器，以找到最适合其数据和问题的解决方案。
请注意，由于文本格式的限制，这里无法显示SVG格式的流程图。用户可以下载ml_map.svg文件来查看完整的流程图。此外，本指南仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
在实际应用中，用户可能需要根据数据的特性和问题的需求来调整估计器的选择。例如，对于具有大量样本和特征的数据集，可能需要考虑使用更复杂的模型，如深度学习模型。而对于样本量较小的数据集，可能需要使用更简单的模型，以避免过拟合。