好記憶不如爛筆頭，之前西瓜書這章也看過幾次但還是掌握不夠，今天又拿來翻翻順便做個筆記； 　　前面寫了幾篇線性回歸與邏輯回歸的文章，是說模型訓練的但是模型的性能怎樣該怎么選擇使用最小二乘法還是梯度下降法呢，我們總得要比較模型的性能再做選擇吧；所以就有了這里所說的模型評估與選擇； 既然是讀書比較 ...

一、模型驗證方法如下： 通過交叉驗證得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 對每個輸入數據點產生交叉驗證估計：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 計算並繪制模型的學習率 ...

Python之ML–模型評估與參數調優 主要知識點如下： 模型性能的無偏估計 處理機器學習算法常見問題 機器學習模型調優 使用不同的性能指標評估預測模型 一.基於流水線的工作流 本節使用scikit-learn中的Pipline類.它使得我們可以擬合 ...

文章從模型評估的基本概念開始，分別介紹了常見的分類模型的評估指標和回歸模型的評估指標以及這些指標的局限性。部分知識點舉例加以闡述，以便加深理解。思維導圖如下： 1 基本概念 模型評估用來評測模型的好壞。 模型在訓練集上的誤差通常稱為 訓練誤差 或 經驗誤差，而在新 ...

目錄 1、簡介 1.1 訓練誤差和測試誤差 1.2、過擬合與欠擬合 2、模型選擇 2.1、正則化 2.2、簡單交叉驗證 2.3、S折交叉驗證 2.4、自助方法 3、模型評估 ...

在sklearn當中，可以在三個地方進行模型的評估 1：各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的，不可改變，這種方法比較簡單。這種方法受模型的影響， 2：用交叉驗證cross_val_score，或者參數調試 ...

【第2章 模型評估與選擇】 〖一、知識點歸納〗 一、經驗誤差與過擬合 【分類】：對是離散值的結果進行預測。 【回歸】：對是連續值的結果進行預測。 分類和回歸屬於監督學習。 【錯誤率】：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 eg：m個樣本中有 ...

線性回歸： 可以用損失函數來評估模型，這個損失函數可以選擇平方損失函數， 將所有樣本的x和y代入， 只要損失函數最小，那么得到的參數就是模型參數 邏輯回歸： 可以使用似然概率來評估模型，將所有樣本的x和y代入， 只要這個似然概率最大，那么得到的參數，就是模型參數 常見的損失函數 機器學習 ...