評估方法：留出法、交叉驗證法、自助法、調參與最終模型
基礎概念 錯誤率：分類錯誤的樣本數占總數的比例。 准確率/精度：分類正確的樣本占總數的比例。 誤差：學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異。 訓練誤差/經驗誤差：學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差：在新樣本上的誤差。 測試集：測試學習器對新樣本的判別能力。測試集 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（2）--評估方法：留出法、K折交叉驗證、自助法
三 評估方法 留出法 hold out 直接將數據集D划分為兩個互斥的集合，其中一個集合作為訓練集S，另一個作為測試集T，即D S T，S T 。在S上訓練出模型后，用T來評估其測試誤差，作為對泛化誤差的估計。 舉例： 以二分類任務為例，假定 D 包含 個樣本，將其划分為 S 包含 個樣本，T 包含 個樣本，用 S 進行訓練后，如果模型在 T 上有 個樣本分類錯誤，那么其錯誤率為 ，相應的，精度為 ...
2020-01-13 17:18 0 1284 推薦指數：
相關推薦
Python機器學習：6.2 K折交叉驗證評估模型性能
，你會學習到兩種交叉驗證計數，holdout交叉驗證和k折交叉驗證， 來評估模型的泛化能力。 holdout ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（1）--經驗誤差與擬合、偏差與方差
一、經驗誤差與擬合 1、模型的評估 機器學習的目的是使學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。不同的學習方法會訓練出不同的模型，不同的模型可能會對未知數據作出不同的預測，所以，如何評價模型好壞，並選擇出好的模型是我們所學的重點 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（7）--sklearn中的分類性能指標
六、sklearn中的分類性能指標 機器學習中常使用 sklearn 完成對模型分類性能的評估，我們需要掌握使用 sklearn 提供的以下接口： accuracy_score 准確度 precision_score 精准率 recall_score 召回率 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（8）--評估方法、分類任務的性能指標、回歸任務的性能指標具體實現
2 模型評估與選擇 2.1評估方法 2.1.1訓練集和測試集 實例1：鳶尾花數據集（Iris） 鳶尾花數據集（Iris）是一個經典數據集。數據集內包含 3 類共 150 條記錄 ...
《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（6）--衡量分類任務的性能指標：ROC曲線與AUC計算與繪制
五、衡量分類任務的性能指標 5、ROC曲線與AUC （1）ROC曲線 ROC曲線( Receiver Operating Cha\fracteristic Curve )描述的 TP ...
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 ...
Stanford機器學習筆記-6. 學習模型的評估和選擇
6. 學習模型的評估與選擇 Content 6. 學習模型的評估與選擇 6.1 如何調試學習算法 6.2 評估假設函數(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型選擇與訓練/驗證/測試集(Model selection ...