機器學習中的過擬合和欠擬合 1、機器學習算法對於整體的數據訓練和擬合，以典型的多元線性回歸的方式為例，通過設定擬合的最高次數，然后對比輸出的曲線結果可以看出，隨着擬合函數次數的增大，其擬合線性回歸模型的R2的值在不斷地增大，均方差也在不斷地減小，看起來擬合的結果越來越准確，其實質只是對於所存 ...

或測試集。交叉驗證是一種評估統計分析、機器學習算法對獨立於訓練數據的數據集的泛化能力（generalize ...

前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講，但是在實踐中卻會經常要用到的，那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...

一、背景 接上所敘，在對比訓練集、驗證集、測試集之后，實戰中需要對數據進行划分。 通常將原始數據按比例划分為：訓練集、測試集。 可以利用 sklearn.model_selection.train_test_split 方法實現。 二、介紹 使用語法為： 參數解釋： 三、實操 ...

train_test_split In scikit-learn a random split into training and test sets can be quickly computed with the train_test_split helper function. Let’s ...

　　在機器學習分類結果的評估中，ROC曲線下的面積AOC是一個非常重要的指標。下面是調用weka類，輸出AOC的源碼： 　　接着說一下交叉驗證； 　　如果沒有分開訓練集和測試集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中 ...

一、交叉驗證 機器學習中常用交叉驗證函數：KFold 和 StratifiedKFold。 方法導入： StratifiedKFold：采用分層划分的方法（分層隨機抽樣思想），驗證集中不同類別占比與原始樣本的比例一致，划分時需傳入標簽特征 KFold：默認隨機划分訓練集、驗證集 ...

本文章部分內容基於之前的一篇專欄文章：統計學習引論 在機器學習里，通常來說我們不能將全部用於數據訓練模型，否則我們將沒有數據集對該模型進行驗證，從而評估我們的模型的預測效果。為了解決這一問題，有如下常用的方法： 1.The Validation Set Approach 第一種是最簡單 ...