模型評估和參數調優 本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式圖片均出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 1. 准確率 准確率是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例, 即 其中\(n_ ...
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出包含任意多個處理步驟的模型,並將模型用於新數據的預 .威斯康星乳腺癌數據集 威斯康星乳腺癌 Breast Cancer Wisconsin 數據集 ...
2019-03-16 18:41 0 849 推薦指數:
模型評估和參數調優 本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式圖片均出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 1. 准確率 准確率是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例, 即 其中\(n_ ...
XGBoost算法在實際運行的過程中,可以通過以下要點進行參數調優: (1)添加正則項: 在模型參數中添加正則項,或加大正則項的懲罰力度,即通過調整加權參數,從而避免模型出現過擬合的情況。 (2)控制決策樹的層數: 通過葉子結點數目控制決策樹的層數,視乎樣本量大小決定,對於10萬 ...
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【Spark內存模型】 Spark在一個executor中的內存分為3塊:storage內存、execution內存、other內存。 1. storage內存:存儲broadcast,cache,persist數據的地方。 2. execution內存:執行內存,join ...
JVM內存結構: 主要分為:方法區、堆、虛擬機棧、本地方法棧、程序計數器,其中方法區和堆是線程共享的,其他的都是線程隔離的。 方法區: 主要存放類的信息、靜態變量、常量、編譯后的方法代碼,永 ...
模型評估 使用metric函數來進行評分 sklearn.metrics里面提供了一些函數來幫助我們進行評分。其中里面以_score結尾的函數的返回值越大,模型的性能越好。而以_error或_loss結尾的函數,返回值越小,表示模型性能越好。從命名上來看,這一點不難理解 ...
Python之ML–機器學習分類算法 介紹最早以算法方式描述的分類機器學習算法:感知器(perceptron)和自適應線性神經元(adaptive linear neuron).我們將使用python循序漸進地實現一個感知器,並且通過訓練使其具備對鳶尾花數據集中數據進行分類的能力 ...
機器學習算法 原理、實現與實踐——模型評估與模型選擇 1. 訓練誤差與測試誤差 機器學習的目的是使學習到的模型不僅對已知數據而且對未知數據都能有很好的預測能力。 假設學習到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,訓練誤差是模型$Y = \hat{f}(X)$關於訓練數據集的平均損失 ...