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机器学习-模型评估

时间:2019-03-04 12:42:26      阅读:190      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:适合   总数   col   假设   缓解   偏差   深度学习   img   val   

一.经验误差和过拟合

  错误率  E=a/m, a分类错误的样本数,m样本总数

  精度 = 1 - E。

  学习器在训练集上的误差:训练误差;在新样本上的误差:泛化误差。好的学习器应在新样本上表现优秀,因此学习器应尽可能掌握样本的潜在规律,提升泛化性能。

  过拟合:学习能力过于强大,样本训练时将样本“自身特点”当做潜在样本的“一般规律”,导致泛化能力下降。

  欠拟合:学习能力低下,对训练样本的一般性质未掌握好。

一般来说,欠拟合比较容易克服,如决策树-增加分支,神经网络-增加训练轮数等。而过拟合是机器学习的关键障碍,在机器学习算法中过拟合是无法避免的,应尽可能缓解或是减小其风险。

 

二.模型选择-评估方法

  对于model selection问题,由于无法直接根据泛化误差进行评估,而训练误差由于过拟合的存在不适合作为评估标准。通常选用试验测试的方法得到“测试误差”作为近似的泛化误差。测试集应尽量与训练集互斥。

  对于只有一个包含m个样例的数据集D={(x1,y1), (x2,y2), ...., (xm,ym)}。通常对D进行适当处理产生训练集S和测试集T。

  1.留出法

  D = S U T,S、T互斥

  将D直接划分为互斥的两个集合作为S和T,并保持S、T的样本类别比例和D相似(即分层采样)。由于样本个体差异性,划分方式有很多种,在使用留出法时一般做若干次随机划分、重复进行实验评估后取平均值作为评估结果。常见做法将2/3~4/5的样本用于训练,其余用于测试。

  缺点:若训练集S包含绝大多数样本,S训练模型可能更接近用D训练模型,测试集T较小,评估结果不够稳定准确(方差较大)

    若测试机T较大,则S训练模型与D训练模型可能有较大差别,降低评估结果的保真性(偏差较大)。

 

  2.交叉验证法(k折交叉验证 k-fold cross validation)

D = D1 U D2 U ... U Dk,Di和Dj互斥(i != j)

  将D划分为k(常用k=10)个互斥的子集D1~Dk,每个子集对D分层采样得到。每次用k-1个子集作为训练集,剩下一个作为测试集,进行k次训练和测试,最终返回均值。同留出法类似,通常随机使用不同的划分重复p次,即p次k折交叉验证法,最终返回均值。

  留一法:假设D包含m个样本,令k=m,将m个样本划分为m个子集采用k折交叉验证。导致绝大多数情况下S训练模型与D训练模型很相似,计算复杂度高,适用于数据集不是很大的情况。

 

  3.自助法(bootstrapping)

  对包含m个样本的数据集D进行m次随机采样生成D‘作为训练集,而集合(D - D‘)作为测试集。对自助法分析如下:

    易得样本在m次采样中均不被采用的概率为

技术图片,对m取极限得到技术图片

    通过自助采样,大约有1/e(36.8%)的样本未出现在训练集中。这样,实际模型和期望模型都采用m个训练样本,同时仍有总数据大约1/3的样本可以用于测试,这样的测试结果称为“包外估计”。自助法大多用于训练集较小、难以有效分类的数据集,对集成学习有很大好处。

    缺点:bootstrapping改变了初始数据集的分布,会引入估计偏差。若初始数据量足够,留出法和交叉验证法更常用一些。

  

  4.算法调参(parameter tuning)

  大多数学习算法都有参数设定,参数配置不同学得的模型性能往往不同。因此,对适用学习算法不仅要进行选择,还需对算法参数进行配置。

  一个有效的学习算法往往有庞大规模的参数设置。在机器学习中,参数涉及两类:

    超参数:即算法的参数。

    模型参数:对于大型深度学习算法往往有巨量的调参工作。

  两者的调参方式类似,都是产生多种模型后基于某种评估算法进行评估。不同之处在于超参数通常由人工设定调参,模型参数则通过学习产生多个候选模型(如神经网络在不同轮数停止训练)。

 

  

 

 

 

  

机器学习-模型评估

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原文地址:https://www.cnblogs.com/KrianJ/p/10465672.html

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