《表1 统计建模文化：趣谈统计建模中的文化哲理》

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《趣谈统计建模中的文化哲理》

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统计建模是通过因果推断、描述预测等方式拓展和检验理论的强有力工具。按其用途特征归纳，可分为解释性建模（Explanatory Modeling）和预测性建模（Predictive Modeling）两类，前者多使用统计计量模型对所研究问题进行因果推断与解释，而后者则侧重于应用机器学习与数据挖掘算法预测未来的观测结果。Breiman（2001）将数据建模（Data Modeling）与算法建模（Algorithmic Modeling）并称为统计建模中的两大文化（Two Cultures）。顾名思义，数据建模文化是以数据为驱动，结合数据自身特性选取契合的统计模型，通过参数估计、假设检验等进行统计推断，属于解释性建模的研究范畴；而算法建模文化则倾向于从实际应用出发，通过改进优化机器学习等分类预测算法提高模型的泛化程度，增强模型对未来结果的预测能力，是预测性建模的典型特征，二者关系如表1所示。