1. 增加更多数据 持有更多的数据永远是个好主意。相比于去依赖假设和弱相关,更多的数据允许数据进行“自我表达”。数据越多,模型越好,正确率越高。 我明白,有时无法获得更多数据。比如,在数据科学竞赛中,训练集的数据量是无法增加的。但对于企业项目,我建议,如果可能的话,去索取更多数据。这会减少 ...
导语 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题,那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿,这是 的数据科学家开始放弃的时候。 不过,这才是考验真本领的时候 这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。你是否曾经梦想过成为大师级的数据科学家呢 如果是的话,你需要这 个经过证实的方法来重构你的模型。建立预 ...
2016-02-17 11:32 0 3977 推荐指数:
1. 增加更多数据 持有更多的数据永远是个好主意。相比于去依赖假设和弱相关,更多的数据允许数据进行“自我表达”。数据越多,模型越好,正确率越高。 我明白,有时无法获得更多数据。比如,在数据科学竞赛中,训练集的数据量是无法增加的。但对于企业项目,我建议,如果可能的话,去索取更多数据。这会减少 ...
增加数据,数据越多越好,深度学习,数据为王。 2.检查数据,有些数据一张图片却包含另一类的对象,比如猫狗 ...
倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 什么是分布不平衡 ...
连接来源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中 ...
建立模型 当使用机器学习的方法来解决问题时,比如垃圾邮件分类等,一般的步骤是这样的: 1)从一个简单的算法入手这样可以很快的实现这个算法,并且可以在交叉验证集上进行测试; 2)画学习曲线以决定是否更多的数据,更多的特征或者其他方式会有所帮助; 3)人工检查那些算法预测错误的例子(在交叉验证 ...
混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具,它是一个方阵,里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P =阳性,N =阴性:指的是预测结果。 T=真,F=假:表示 实际结果与预测结果是否一 ...
准确率 召回率 精确率 : 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是并不同,简单来说三者的目的对象并不相同。 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。 在介绍 ...
参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对 ...