【機器學習】隨機森林 Random Forest 得到模型后，評估參數重要性
在得出random forest 模型后，評估參數重要性 importance（） 示例如下 特征重要性評價標准 %IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量 比如 X1 隨機賦值, 如果 X1重要的話, 預測的誤差會增大,所以 誤差的增加就等同於准確性 ...
原文：評估機器學習模型的幾種方法（驗證集的重要性）
什么是評估機器學習模型 機器學習的目的是得到可以泛化 generalize 的模型，即在前所未見的數據上表現很好的模型，而過擬合則是核心難點。你只能控制可以觀察的事情，所以能夠可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。 如何衡量泛化能力，即如何評估機器學習模型。 評估模型的重點是將數據划分為三個集合：訓練集 驗證集和測試集。在訓練數據上訓練模型，在驗證數據上評估模型。一旦找到了最佳參數，就在測試數據上最后 ...
2018-12-12 23:41 0 3066 推薦指數：
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