模型评估和选择

评价分类器性能的度量

分类器评估度量包括准确率（又称“识别率”）、敏感度（或称为召回率recall）、特效性、精度（precision）F1和FΒ。

度量 公式
准确率、识别率
TP+TNP+N
错误率、识分类率
FP+FNP+N
敏感度
TPP
特效性、真负例率
TNN
精度
TPtp+fp
F分数
2?precision?recallprecision+recall
FB
(1+B2)?precision?recallB2?precision+recall

TP:被分类器正确分类的正元组；

TN：被分类器正确分类的负元组；

FP：被错误的标记为正元组的负元组；

FN：被错误标记为负元组的正元组。

混淆矩阵表示

灵敏性

SN=TPP

特异性

SP=TNN

精度和召回率

SP=sensitivityPP+N+specificityNP+N

k倍交叉验证

初始数据随机划分为k个互不相交的自己，每个自己的大小大致相等。训练和检验进行k次。在第i次迭代，分区Di用做检验集，其余的分区一起用作训练模型，

ROC曲线

组合分类

小结

  • 混淆举证可以用来评估分类器的质量。
  • 显著性检验和ROC曲线对于模型选择是有用的。显著性检验可以用来评估两个分类器准确率的差别是否处于偶然。ROC曲线绘制一个或多个分类器的真正例率（或灵敏性）与假正例率（或1-sp）。
  • 组合方法可以通过学习和组合一系列个体基分类模型提高总体的准确率。装袋、提升和随机森林都是流行的组合方法。
时间： 2024-10-28 14:46:34

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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

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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

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