【机器学习笔记】第二章：模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

1. error rate/accuracy

2. error: training error/empirical error, generalization error

3. overfitting and underfitting

2.2 评估方法

1. hold out. 直接将数据集$D$划分为两个互斥的集合 $D = S \cap T, S \cap T = \varnothing$ , stratified sampling:分层采样

2. cross validation.

3. bootstrapping

时间： 2024-10-12 10:49:25

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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

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

第二章 模型评估

1. 评价指标的局限性 准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall) 均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE) 1.1 准确率 准确率: 指分类正确的样本占总样本个数的比例 Accuracy = \frac{n_{correct}}{n_{total}} 准确度的问题: 当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例如:当负样本占99%,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.

【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.

《深入理解Java虚拟机》读书笔记---第二章 Java内存区域与内存溢出异常

Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来.这一章就是给大家介绍Java虚拟机内存的各个区域,讲解这些区域的作用,服务对象以及其中可能产生的问题. 1.运行时数据区域 Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域. 1.1程序计数器 程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它的作用可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器.在虚拟机的概念模型中里,字

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

Git帮助文档阅读笔记----第二章-第五节---打标签

本节我们一起来学习如何列出所有可用的标签,如何新建标签,以及各种不同类型标签之间的差别. 列显已有的标签 直接运行 git tag 即可: 可以用特定的搜索模式列出符合条件的标签.在 Git 自身项目仓库中,有着超过 240 个标签,如果你只对 1.4.2 系列的版本感兴趣,可以运行下面的命令: $ git tag -l 'v1.4.2.*' v1.4.2.1 v1.4.2.2 v1.4.2.3 v1.4.2.4 新建标签 轻量级的(lightweight) 含附注的(annotated)(建议