python大戰機器學習——模型評估、選擇與驗證
1、損失函數和風險函數 (1)損失函數：常見的有 0-1損失函數 絕對損失函數 平方損失函數 對數損失函數 (2)風險函數：損失函數的期望 經驗風險：模型在數據集T上的平均損失 根據大數定律，當N趨向於∞時，經驗風險趨向於風險函數 2、模型評估方法 (1)訓練誤差 ...
原文：python進行機器學習（四）之模型驗證與參數選擇
一 模型驗證 進行模型驗證的一個重要目的是要選出一個最合適的模型，對於監督學習而言，我們希望模型對於未知數據的泛化能力強，所以就需要模型驗證這一過程來體現不同的模型對於未知數據的表現效果。 這里我們將訓練集再分成訓練集與驗證集兩部分，大概比例就是 ： 吧。一般來講不同的訓練集 驗證集分割的方法會導致其准確率不同，而交叉驗證的基本思想是：將數據集進行一系列分割，生成一組不同的訓練驗證集，然后分別訓練 ...
2017-05-09 09:34 0 1556 推薦指數：
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