python大战机器学习——模型评估、选择与验证
1、损失函数和风险函数 (1)损失函数：常见的有 0-1损失函数 绝对损失函数 平方损失函数 对数损失函数 (2)风险函数：损失函数的期望 经验风险：模型在数据集T上的平均损失 根据大数定律，当N趋向于∞时，经验风险趋向于风险函数 2、模型评估方法 (1)训练误差 ...
原文：python进行机器学习（四）之模型验证与参数选择
一 模型验证 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 这里我们将训练集再分成训练集与验证集两部分，大概比例就是 ： 吧。一般来讲不同的训练集 验证集分割的方法会导致其准确率不同，而交叉验证的基本思想是：将数据集进行一系列分割，生成一组不同的训练验证集，然后分别训练 ...
2017-05-09 09:34 0 1556 推荐指数：
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