机器学习（西瓜书）模型评估与选择

1、评估标准

　　1）经验误差 ：训练集上产生的误差

　　2）泛化误差：对新样本进行预测产生的误差

　　3）过拟合：经验误差很小甚至为零，泛化误差很大（模型训练的很复杂，几乎涵盖了训练集中所有的样本点）

　　4）欠拟合：与过拟合相反

　　一般模型的泛化误差越小越好

2、评估方法

　　1）留出法：采用分层采样的方式留出验证集

　　2）交叉验证法：将数据集均分k份，留出一份作为交叉验证集，重复k次取均值

　　3）自助法：随机可重复采样m次，所得集合作为训练集，余下数据作为验证集

　　在数据集较小时，自助法比较可靠 在数据集较大时，留出法和交叉验证法更常用一些

3、调参与最终模型

　　1）调参：调整模型输入参数，使得结果接近最佳，如果计算资源允许，可通过枚举方式进行

　　2）在模型选择完成后，学习算法和参数配置已选定，此时应该用数据集D重新训练模型

时间： 2024-12-27 09:12:57

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机器学习笔记(二)模型评估与选择

2.模型评估与选择 2.1经验误差和过拟合 不同学习算法及其不同参数产生的不同模型,涉及到模型选择的问题,关系到两个指标性,就是经验误差和过拟合. 1)经验误差 错误率(errorrate):分类错误的样本数占样本总数的比例.如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m,相应的,1-a/m称为精度(accuracy),即精度=1-错误率. 误差(error):学习器的实际预测输出和样本的真实输出之间的差异.训练误差或经验误差:学习器在训练集上的误差:泛化误差:学习器在新样本上的误差.

【机器学习123】模型评估与选择 (上)

第2章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 先引出几个基本概念: 误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异. 训练误差(training error):学习器在训练集上的误差,也称"经验误差". 测试误差(testing error):学习器在测试集上的误差. 泛化误差(generalization error):学习器在新样本上的误差. 错误率(error rate):分类错误的样本数占样本总数的比例. 精度(accuracy) = 1 – 错误率.

【机器学习 第2章 学习笔记】模型评估与选择

1.训练误差:学习器在训练集上的误差,也称“经验误差” 2.泛化误差:学习器在新样本上的误差 显然,我们的目标是得到在新样本上表现更好的学习器,即泛化误差要小 3.过拟合:学习器把训练样本学的太好了,导致泛化性能下降(学过头了...让我联想到有些人死读书,读死书,僵化,不懂得变通和举一反三) 原因:学习能力过于强大,把一些不太一般的特性也学了进来 针对措施:不好解决,是机器学习面临的关键障碍 4.欠拟合:就是连训练集都没学好,更别说泛化了(有点管中窥豹,盲人摸象的意思). 原因: 学习能力低下

机器学习总结之第二章模型评估与选择

机器学习总结之第二章模型评估与选择 2.1经验误差与过拟合 错误率 = a个样本分类错误/m个样本 精度 = 1 - 错误率 误差:学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异. 训练误差:即经验误差.学习器在训练集上的误差. 泛化误差:学习器在新样本上的误差. 过拟合:学习器把训练样本学的"太好",把不太一般的特性学到了,泛化能力下降,对新样本的判别能力差.必然存在,无法彻底避免,只能够减小过拟合风险. 欠拟合:对训练样本的一半性质尚未学好. 2.2评估方法 (在现实任务中,还需考虑

第二章 模型评估与选择

2.1  经验误差与过拟合 错误率和精度:通常我们把分类错误的样本占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”.(accuracy).即“精度=1-错误率”. 误差:学习期的实际预测误差和样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error) 训练误差/经验误差:学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或 “经验误差”(expircial error) 泛化误差(gene

模型评估与选择（1）

模型评估与选择 经验误差与过拟合 (1)错误率:分类错误的样本数占样本总数的比例 精度:1\(-\)错误率 (2)误差:学习器的实际输出与样本真实值之间的差异 误差有训练误差和泛化误差两种.训练误差指的是学习器在训练集上的误差,也称为经验误差:泛化误差指的是在新样本上的误差. (但是,对于训练样本,其分类精度即使是100%,也并不一定代表这个学习器就很好.我们希望得到的是泛化误差小的学习器) (3)过拟合:承接第2点括号内的内容,我们希望得到的学习器,是在新样本上表现很好的学习器,也就是泛化误差

西瓜书第二章--模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合 错误率:错分样本的占比 精度:分对样本的占比,与错误率是互补的. 误差:样本真实输出与预测输出之间的差异.学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差,在新样本上的误差称为泛化误差. 由于事先并不知道新样本的特征,我们只能努力使经验误差最小化: 很多时候虽然能在训练集上做到分类错误率为零,但多数情况下这样的学习器并不好 过拟合:学习器把训练样本学习的“太好”,将训练样本本身的特点 当做所有样本的一般性质,导致泛化性能下降: 解决措施:1.优化目标加正则项 :2.earl

机器学习之模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合 基本概念: 错误率:分类错误数/总样本数 训练误差/经验误差:学习器在训练集上所产生的误差 泛化误差:学习器在测试集上产生的误差 2.2 评估方法 在实际应用中会有多种不同的算法进行选择,对于不同的问题,我们该选择用哪种学习算法和参数配置,是机器学习中的模型选择.无法直接获得泛化误差,训练误差由于过拟合现象的存在也不适合作为标准,我们如何对模型进行评估和选择. 从训练集中随机获取测试集,测试集和训练集互斥.通过对D进行适当的处理,从中产生出训练集S和测试集T,下面介绍几

监督学习之模型评估与选择

一.定义: 监督学习主要包括分类和回归 当输出被限制为有限的一组值(离散数值)时使用分类算法 当输出可以具有范围内的任何树值(连续数值)时使用回归算法 相似度学习是和回归和分类都密切相关的一类监督学习,它的目的是使用相似函数从样本中学习,这个函数可以度量两个对象之间的相似度或关联度 二.监督学习三要素 模型:总结数据的内在规律,用数据函数描述的系统 策略:选取最优模型的评价准则 算法:选取最优模型的具体方法 三.模型评估: 1.训练集和测试集 训练集(training set):训练模型的数据