1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量： estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下 ...
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2017-06-08 21:28:47
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2.1 经验误差与过拟合 1. error rate/accuracy 2. error: training error/empirical error, generalization error 3. overfitting and underfitting 2.2 评估方法 1. hold ou ...
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2017-05-30 21:55:14
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1、数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。 留出法将数据集划分为两个互斥的集合，为了保持数据的一致性，应该保证两个集合中的类别比例相同。故可以用分层采样的方法。训练集包含350个正例与3 ...
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2017-05-24 18:27:29
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R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的 ...
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2017-02-19 18:06:10
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机器学习中的过拟合问题 相关内容： 1、 R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价 2、机器学习中的过拟合问题 3、R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） —————————————————————————— 过拟合问题举例 右图在训练数据上拟合完美，但是预测第11个时候， 左图虽然拟 ...
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2017-02-19 18:04:41
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本文实现了Deeplearning4j在Spark上的模型训练和模型评估。以Mnist数据集的分类作为应用，Lenet作为分类的网络。
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2017-01-19 21:50:28
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2.模型评估与选择
2.1经验误差和过拟合
不同学习算法及其不同参数产生的不同模型，涉及到模型选择的问题，关系到两个指标性，就是经验误差和过拟合。
1）经验误差
错误率(errorrate)：分类错误...
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2017-01-10 12:08:35
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1、定义目标 调研业务目标 评析环境 确定挖掘目标 制定计划2、数据理解 收集原始数据 探索数据 检验数据质量3、数据准备 数据选取 抽取建模数据 数据预处理4、建立模型 选择建模技术 建立模型 评估和改进模型 模型评价5、部署实施 制定实施计划 模型实施 项目总结和评价 ...
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2016-12-12 19:47:43
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一直对于各种分类器评估的指标有点晕，今天决定琢磨下，并且写下来，方便以后回忆。 一、混淆矩阵 来源于信息论，根据上面的混淆矩阵，有3个指标需要搞清楚，我觉得记公式真的很容易搞混，建议大家都直接记文字加上自己理解就好了。 准确率=正确预测正负的个数/总个数（这个指标在python中的交叉验证时可以求准 ...
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2016-10-06 19:49:54
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一、数据挖掘 定义与目标 1.1 概念：数据里面找规律 一个过程 1.2 dm与报表差别 1.3 dm应用最多-客户关系CRM 1.4 业务分析优化演进 分八步骤： 1.5 业务闭环-洞察力营销 十步骤： 1.6 DM方法论： CRISP-DM -商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模 ...
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2016-09-25 09:33:17
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