1、经验误差与过拟合 错误率为分类错误的样本数占样本总数的比例，相应的精度=1-错误率，模型的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，模型在训练集上的误差称为“训练误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们希望得到在新样本上表现好的学习器，也就是泛化误差小的学习器，但是并不是泛化误差 ...
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2018-09-24 00:54:44
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前言 模型的评估方法主要是针对有监督学习的。 数据集划分方法 我们在拿到数据的时候，数据的表现形式会呈现多种多样性，我们首先需要做的是把数据格式化，把数据处理成计算机可以认识的结构。处理数据的过程叫做特征工程，特征工程是一个在机器学习的过程中，非常重要的一个过程，特征工程做的好坏，会直接影响到最后的 ...
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2018-09-21 15:06:42
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原文链接：https://www.mlpod.com/mlbase/66.html 1. 训练误差与测试误差 当损失函数给定时，基于损失函数的模型训练误差和魔性的测试误差就自然成为学习方法评估的标准。注意，统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时所使用的损失函数。 2. 过拟合与模型选择 当假设空 ...
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2018-09-02 02:08:11
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在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 2、准确率（Accur ...
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2018-08-06 19:26:10
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机器学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分 传统机器学习算法主要包括以下五类： 回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测 分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值 聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有 ...
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2018-07-25 20:08:14
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一，scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型： ? 2.评估回归模型： ? 二、常见模型评估解析： ?对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为：（T,F表示预测的正确与错误性，P,N表示预测的正类和负类） ?真正例（TruePositive，TP）：真实类别为正 ...
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2018-07-19 13:55:00
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机器学习类型 机器学习模型评估步骤 深度学习数据准备 特征工程 过拟合 解决机器学习问题的一般性流程 机器学习四分支 二分类、多分类以及回归问题都属于监督学习－－目标是学习训练输入和对应标签之间的关系。 监督学习只是机器学习的冰山一角。机器学习主要分为４类:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 ...
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2018-07-18 23:33:11
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对于分类模型的评价指标主要有错误率 、准确率、查准率、查全率、混淆矩阵、F1值、AUC和ROC。 1.1 错误率和准确率 错误率（Error rate）：通常把分类错误的样本数占总样本总数的比例称为“错误率”。 准确率（Accuracy）：是指分类正确的样本数占样本总数的比例，即准确率=1-错误率。 ...
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2018-07-08 19:00:52
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一、训练误差与测试误差 统计学习的目的就是利用已经学到的模型对已知数据和未知数据进行预测，因此在损失函数确定的情况下，基于损失函数的训练误差和测试误差就成了我们对模型进行评价的一个标准。 注意：在统计学习中使用的损失函数未必和评估中使用的损失函数一样。 训练误差的大小对于判断给定问题是否容易学习是有 ...
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2018-05-14 10:25:56
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