机器学习之模型评估与模型选择
机器学习模型的调优与超参数搜索方法研究综述
机器学习模型的调优与超参数搜索方法研究综述引言：机器学习的发展给许多领域带来了巨大的影响与突破。
然而，为了获得良好的机器学习模型，调优与超参数搜索就显得非常重要。
本文将综述机器学习模型的调优方法及常用的超参数搜索方法，旨在为研究者提供参考和指导，优化模型性能并提高预测准确性。
一、机器学习模型的调优方法1. 数据清洗与预处理在进行机器学习建模之前，数据清洗与预处理是必要的步骤。
这些步骤包括数据去重、处理缺失值、异常值处理、特征选择与提取等。
通过清洗与预处理，可以提高数据的质量和准确性。
2. 特征工程特征工程是指对原始数据进行转换和提取，以便更好地适配机器学习算法。
特征工程的方法包括特征选择、特征变换和特征生成。
通过合理选择和处理特征，可以提高模型的性能并降低过拟合的风险。
3. 模型选择与构建在机器学习中，选择适合具体任务的模型非常重要。
常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
根据任务需求和数据特点选择合适的模型，并进行模型的构建与训练。
4. 模型评估与选择模型评估是指对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
通过对模型的评估，可以选择表现最好的模型进行后续的调优和应用。
二、超参数搜索方法1. 网格搜索网格搜索是最基本也是最常用的超参数搜索方法之一。
它通过指定每个超参数的候选值，遍历所有可能的组合，选择表现最好的参数组合。
虽然网格搜索简单直观，但是在参数空间较大时会带来较高的计算成本。
2. 随机搜索随机搜索是一种替代网格搜索的方法。
它以随机的方式从给定的超参数空间中采样，选择一组超参数进行评估。
这种方法相对于网格搜索可以减少计算成本，并且在参数空间较大时表现更好。
3. 贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化方法。
它通过构建模型来建立参数和模型性能之间的映射关系，并根据不断的模型评估结果来更新模型。
贝叶斯优化可以在有限的迭代次数内找到全局最优解，适用于连续型和离散型参数的优化。
机器学习中的模型复杂度评估与选择方法
机器学习中的模型复杂度评估与选择方法在机器学习中，选择合适的模型的复杂度是一个重要的任务。
模型的复杂度指的是模型对训练数据的拟合能力，即模型能否很好地捕获数据中的结构和模式。
如果模型过于简单，它可能无法捕获数据的复杂结构，从而导致欠拟合。
而如果模型过于复杂，它可能过拟合数据，无法泛化到新的未见过的数据。
要评估和选择模型的复杂度，我们可以采用以下几种方法。
1. 经验风险最小化原则（ERM）：ERM原则是机器学习中广泛使用的一种方法，它试图通过最小化训练误差来选择模型。
训练误差是模型在训练集上的错误率。
我们可以训练一系列复杂度不同的模型，并选择训练误差最低的模型作为最终模型。
然而，单纯地使用训练误差来选择模型存在一定的问题。
训练误差会随着模型复杂度的增加而降低，但这并不意味着模型的性能也会得到改善。
因此，还需要结合其他评估方法来选择模型的复杂度。
2. 验证集方法：验证集方法是一种常用的模型选择方法。
它将数据集分成训练集和验证集两部分。
我们使用训练集来训练模型，并使用验证集来评估模型的性能。
通过在一系列不同的复杂度模型上进行训练和验证，我们可以选择在验证集上性能最好的模型作为最终模型。
在使用验证集方法时，我们需要注意验证集的选择。
验证集应该与训练集有尽可能的独立性，以确保模型选择的准确性。
可以采用交叉验证的方法来解决验证集的选择问题。
3. 正则化方法：正则化是一种常见的降低过拟合风险的方法。
正则化通过加入正则化项来惩罚模型的复杂度。
正则化项是一个与模型参数相关的函数，它使模型的参数尽可能小。
通过调整正则化参数，我们可以控制模型的复杂度。
较高的正则化参数会导致模型趋向于较简单的模型，从而减少过拟合的风险。
常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
L1正则化通过将模型参数中的一些参数设置为零来实现特征选择。
L2正则化通过对模型的参数平方和进行惩罚来控制模型的复杂度。
4. 复杂度曲线分析：复杂度曲线分析是一种直观的模型选择方法。
机器学习——模型评估
机器学习——模型评估 “没有测量，就没有科学。
”这是科学家门捷列夫的名⾔。
在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样⾄关重要。
只有选择与问题相匹配的评估⽅法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进⾏优化。
模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。
针对分类、排序、回归、序列预测等不同类型的机器学习问题，评估指标的选择也有所不同。
知道每种评估指标的精确定义、有针对性地选择合适的评估指标、根据评估指标的反馈进⾏模型调整，这些都是机器学习在模型评估阶段的关键问题，也是⼀名合格的算法⼯程师应当具备的基本功。
在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使⽤不同的指 标进⾏评估。
在诸多的评估指标中，⼤部分指标只能⽚⾯地反映模型的⼀部分性 能。
如果不能合理地运⽤评估指标，不仅不能发现模型本⾝的问题，⽽且会得出 错误的结论。
下⾯以Hulu的业务为背景，假想⼏个模型评估场景，看看⼤家能否 触类旁通，发现模型评估指标的局限性。
1 模型评估指标1.1 准确率 Hulu的奢侈品⼴告主们希望把⼴告定向投放给奢侈品⽤户。
Hulu通过第三⽅ 的数据管理平台（Data ManagementPlatform，DMP）拿到了⼀部分奢侈品⽤户的 数据，并以此为训练集和测试集，训练和测试奢侈品⽤户的分类模型。
该模型的 分类准确率超过了95%，但在实际⼴告投放过程中，该模型还是把⼤部分⼴告投给 了⾮奢侈品⽤户，这可能是什么原因造成的？在解答该问题之前，我们先回顾⼀下分类准确率的定义。
准确率是指分类正确的样本占总样个数的⽐例： Accuracy = \frac{n_{correct}}{n_{total}} 其中 n_{correct }为被正确分类的样本个数， n_{total } 为总样本的个数。
准确率的局限性：准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标，但存在明显的缺陷，当不同总类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。
周志华 机器学习ppt Chap02模型评估与选择
(BEP)
PR图： • 学习器 A 优于 学习器 C • 学习器 B 优于 学习器 C • 学习器 A ?? 学习器 B
BEP： • 学习器 A 优于 学习器 B • 学习器 A 优于 学习器 C • 学习器 B 优于 学习器 C
F1
比 BEP edman 检验图
横轴为平均序值，每个算法圆点为其平均序值，线段为临界阈值的大小
若两个算法有交叠 (A 和 B)，则说明没有显著差别; 否则有显著差别 (A 和 C)，算法 A 显著优于算法 C
“误差”包含了哪些因素 ?
换言之，从机器学习的角度看， “误差”从何而来?
偏差-方差分解 (bias-variance decomposition)
& Swets, Book 66; Spackman, IWML’89]
The bigger, the better
非均等代价
犯不同的错误往往会造成不同的损失 此时需考虑“非均等代价”
(unequal cost)
代价敏感(cost-sensitive)错误率：
模型选择 (model selection)
模型选择 (model selection)
三个关键问题: 如何获得测试结果？ 如何评估性能优劣？ 如何判断实质差别？
评估方法 性能度量 比较检验
性能度量
性能度量(performance measure)是衡量模型泛化能力的 评价标准，反映了任务需求 使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果
k-折交叉验证法
若 k = m，则得到“留一法” (leave-one-out, LOO)
自助法
基于“自助采样” (bootsrap sampling) 亦称“有放回采样”、“可重复采样”
机器学习模型评估指标总结
机器学习模型评估指标总结机器学习模型评估指标是衡量模型性能的重要指标，能够帮助我们判断模型的优劣并进行模型的选择、优化和比较等。
在机器学习中，常用的模型评估指标包括准确率、精确度、召回率、F1值、AUC-ROC、AUC-PR、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、对数损失（Log Loss）等。
下面将对这些指标逐一进行介绍和总结。
1. 准确率（Accuracy）：准确率是最常见也是最直观的评估指标，其表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
准确率的计算公式为：(预测正确的样本数)/(总样本数)。
2. 精确度（Precision）：精确度是指模型在所有预测为正类的样本中，实际为正类的样本占比。
精确度的计算公式为：(真正类的样本数)/(真正类的样本数+假正类的样本数)。
3. 召回率（Recall）：召回率是指模型找到的正类样本占实际为正样本的比例，也称为查全率。
召回率的计算公式为：(真正类的样本数)/(真正类的样本数+假负类的样本数)。
4.F1值：F1值是综合考虑了精确度和召回率的指标，用于衡量模型的综合性能。
F1值的计算公式为：2*(精确度*召回率)/(精确度+召回率)。
5. AUC-ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic curve）：AUC-ROC是用于评估二分类模型的性能指标，表示ROC曲线下的面积。
ROC曲线是以假正类率（False Positive Rate）为横轴，真正类率（True Positive Rate）为纵轴的曲线，AUC-ROC越接近于1，模型的性能越好。
6. AUC-PR（Area Under the Precision-Recall curve）：AUC-PR是另一种用于评估二分类模型性能的指标，表示Precision-Recall曲线下的面积。
PR曲线是以召回率为横轴，精确度为纵轴的曲线，AUC-PR越接近于1，模型的性能越好。
机器学习中的时间序列预测模型比较与评估(五)
在当今的大数据时代，机器学习已经成为了一种非常重要的数据分析方法。
在机器学习中，时间序列预测模型是一种非常常见的模型，它可以用来预测未来的时间序列数据，比如股票价格、天气变化、销售量等。
在实际应用中，不同的时间序列预测模型有着不同的优缺点，因此需要对它们进行比较与评估，以便选择最适合的模型来解决实际问题。
首先，我们来看一下最常用的时间序列预测模型之一——自回归移动平均模型（ARMA）。
ARMA模型是一种基本的线性模型，它通过将时间序列数据表示为滞后值和残差的线性组合来进行预测。
ARMA模型的优点在于它对线性关系的拟合效果较好，而且模型参数可以通过最大似然估计等方法比较容易地确定。
然而，ARMA 模型也有一些缺点，比如它无法处理非线性关系、季节性变动等问题。
除了ARMA模型，指数平滑模型也是一种常见的时间序列预测模型。
指数平滑模型通过对历史数据进行指数加权平均来进行预测，它的优点在于对离散数据的预测效果较好，而且模型参数的确定也比较简单。
然而，指数平滑模型也存在一些缺点，比如对于具有复杂趋势或季节性变动的时间序列数据，预测效果并不理想。
另外，基于神经网络的时间序列预测模型也越来越受到人们的关注。
相比于传统的线性模型，神经网络模型具有更强的拟合能力和泛化能力，可以较好地处理非线性关系和复杂模式。
而且，随着深度学习技术的发展，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型已经在时间序列预测领域取得了很大的成功。
然而，神经网络模型也有一些缺点，比如对于数据量较小或者缺失值较多的时间序列数据，可能会导致过拟合或者欠拟合的问题。
在实际应用中，我们需要对不同的时间序列预测模型进行综合比较与评估，以便选择最适合的模型来解决实际问题。
首先，我们可以通过模型的拟合效果来进行比较，比如使用均方误差（MSE）或者平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的拟合效果。
其次，我们还可以通过模型的预测准确率和稳定性来进行评估，比如使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。
机器学习模型评估指标解析(Ⅰ)
机器学习模型评估指标解析机器学习模型的评估指标是评价模型性能的重要标准，它们可以帮助我们了解模型在处理数据时的表现，并帮助我们选择合适的模型。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据选择不同的评估指标。
本文将对几种常见的机器学习模型评估指标进行解析，帮助读者更好地理解和应用这些指标。
精确度（Accuracy）精确度是最常见的评估指标之一，它衡量的是模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。
精确度越高，模型的性能越好。
但是在某些情况下，精确度并不能完全反映模型的性能，比如当数据集中存在类别不平衡的情况时，精确度会失去意义。
因此，在实际应用中，我们需要结合其他评估指标来综合考量模型的性能。
准确率（Precision）和召回率（Recall）准确率和召回率是在二分类问题中常用的评估指标。
准确率衡量的是模型预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别样本，而召回率衡量的是真正的正类别样本中有多少被模型预测为正类别。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题来选择是更注重准确率还是召回率。
比如在医学诊断中，我们更希望模型能够尽可能多地识别出患病的病人，这时候我们会更注重召回率。
而在垃圾邮件识别中，我们更注重准确率，希望尽可能减少误判。
F1分数（F1 Score）F1分数是准确率和召回率的调和平均数，它综合考虑了准确率和召回率的性能。
F1分数越高，模型的性能越好。
在某些情况下，我们会更倾向于选择F1分数作为评估指标，特别是当我们需要平衡准确率和召回率时。
ROC曲线和AUC值ROC曲线是用于可视化二分类模型性能的一种方法，它的横轴是1-特异度，纵轴是灵敏度。
AUC值则是ROC曲线下的面积，它是评估模型性能的数量化指标。
AUC值越接近1，模型的性能越好。
ROC曲线和AUC值可以帮助我们直观地比较不同模型的性能，特别是在处理样本不均衡的情况下更为有效。
均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）均方误差和均方根误差是用于衡量回归模型性能的评估指标。
机器学习的基本原理
机器学习的基本原理机器学习是一种人工智能的领域，其目标是使计算机能够通过分析和理解数据，从中学习并进行预测或决策。
机器学习的实现依赖于一些基本原理和算法，本文将介绍机器学习的基本原理。
一、监督学习监督学习是机器学习中最常见的任务之一。
在监督学习中，计算机通过已有的标记数据集进行学习，然后根据学习到的模式对新的未标记数据进行预测。
这种学习方式是基于一个假设，即训练数据集中的样本可以作为整体数据的代表。
常见的监督学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
通过这些算法，计算机可以从数据中学习到分类或回归模型，用于对新数据进行分类或预测。
二、无监督学习无监督学习是指机器学习中的一类任务，其中计算机使用未标记的数据进行学习，目的是发现其中的模式和结构。
与监督学习不同，无监督学习中没有预先定义的输出值。
常见的无监督学习算法包括聚类、降维和异常检测等。
聚类算法可以将相似的数据点分组，降维算法可以减少数据的维度，而异常检测可以识别数据中的异常值。
三、强化学习强化学习是一种通过与环境互动来学习的机器学习方法。
在强化学习中，计算机通过试错的方式学习最优的行动策略，以最大化预先定义的奖励信号。
强化学习的核心概念是智能体、环境和动作-奖励机制。
智能体在环境中采取动作，并接收到相应的奖励或惩罚。
通过不断地试错和学习，智能体逐渐优化其策略，以获得最大的奖励。
四、深度学习深度学习是机器学习中一个热门的领域，其核心是神经网络模型。
神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间的连接来进行学习和推理的模型。
深度学习的优势在于可以从大量的数据中自动学习特征和模式。
通过深度神经网络的层叠和训练，计算机可以从数据中提取高级抽象特征，并用于分类、回归等任务。
五、特征工程在机器学习中，特征工程是一个非常重要的环节。
特征工程是指从原始数据中提取、选择或构建合适的特征，以供机器学习算法使用。
好的特征可以提升机器学习算法的效果，而糟糕的特征可能导致算法性能的下降。
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模型选择
• 三个关键问题：
– 如何获得测试结果 – 如何评估性能优劣 – 如何判断实质差别
评估方法 性能度量 比较检验
性能度量
性能度量（performance measure）是衡量模型泛化能力的评价标准，反映了任 务需求
使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果 什么样的模型是“好”的，不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求。
比较检验
评估方法
关键：怎么获得“测试集”？
原则：测试集与训练集“互斥”
常见方法：
留出法（hold-out） 交叉验证法（cross validation） 自助法（bootstrap）
留出法
保持数据分布一致性（例如：分层采样） 多次重复划分（例如：100次随机划分） 测试集不能太大、不能太小（例如：1/5~1/3）
查准率：pre全cis率ion，查全率：recall，sensitivity, 召
回率， R
P = TP
所有的正例中被正确预测出的TP比+ Fp
列
R = TP
TP + FN
True Positive Rate, TPR, (Sensitivity) True Negative Rate, TNR, (Specificity) Positive Predictive Value, PPV False Positive Rate, FPR False Negative Rate, FNR False Discovery Rate, FDR
机器学习的模型评估与选择
泛化误差 vs 经验误差
泛化误差：在“未来”样本上的误差
经验误差：在训练集上的误差，亦称“训练
误差”
新样
本数
据
训练数 据
模型
新样本
属于什
么类别？
过拟合 vs 欠拟合
模型选择
三个关键问题：
如何获得测试结果 评估方法
如何评估性能优劣
性能度量
如何判断实质差别
性能度量
回归任务
分类任务
错误率与精度 查准率、查全率与F1 ……
回归模型评估有三种方法，分别是：平均绝对值误差、均方误差和R平方 值 （1）平均绝对误差（MAE）就是指预测值与真实值之间平均相差多大
（2）均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE 。值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
投票机制
• 简单投票机制
– 一票否决(一致表决) – 少数服从多数
• 有效多数(加权)
– 阈值表决
• 贝叶斯投票机制
但也可以使用SVM、Logistic回归等其他 分类器，习惯上，这些分类器组成的“总 分类器”，仍然叫做随机森林。
PR图：
学习器A优于学习器C 学习器B优于学习器C 学习器A？？学习器B
平衡点 (BEP)
（Break-Even Point, ） 学习器A优于学习器B 学习器A优于学习器C 学习器B优于学习器C
性能度量－F1度量
性能度量－ROC与AUC
https:///shenxiaoming77/article/details/726 27882
• 随机森林在bagging基础上做了修改。
– 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本；
– 从所有属性中随机选择k个属性，选择最佳 分割属性作为节点建立CART决策树；
– 重复以上两步m次，即建立了m棵CART决 策树
– 这m个CART形成随机森林，通过投票表决 结果，决定数据属于哪一类
（3）R平方值，表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说 方程对观测值的拟合程度如何
性能度量－错误率与精度
错误率
å E(
f ; D)
=
1 m
m i=1
I(
f
(xi )
¹
yi )
精度
å acc( f ; D)
=
1 m
m i=1
I(
f
(xi )
=
yi ) = 1-
E(
f ;D)
性能度量－查准率与查
集成学习
定义：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，又
称为：多分类学习器系统、基于委员会的学习等。
集成学习－随机森林
• Bagging 策略
– bootstrap aggregation – 从样本集中重采样(有重复的)选出n个样本 – 在所有属性上，对这n个样本建立分类器
(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归 等) – 重复以上两步m次，即获得了m个分类器 – 将数据放在这m个分类器上，最后根据这m 个分类器的投票结果，决定数据属于哪一类
K-折交叉验证法
当K=m时，则得到“留一法”（leave-one-out, LOO）
自助法
基于“自助采样”（bootstrap sampling）
Pull up by your own bootstraps 有放回采样、可重复采样 训练集与原样本集同规模 数据分布有所改变 约有36.8%的样本不出现