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96SEO 2026-02-19 12:45 0
将数据集划分为两部分训练集与测试集这也是简单任务中常用的方法其实没有很好地体现交叉验证的思想
将数据集划分为k个子集每次采用k-1个子集作为训练集剩下的一个作为测试集然后再重新选择使每一个子集都做一次测试集所以整个过程总共训练k次得到k组结果最后将这k组结果取平均得到最终结果这就是交叉验证的思想
与k折验证思想一致只是子集的数量和数据集的大小一样往往在数据集较小的时候使用这种方法
在分类任务中我们可以用混淆矩阵来判断模型的性能混淆矩阵记录了A类被分为B类的次数以下是一个动物识别任务的混淆矩阵要知道cat被预测成了几次dog那么就查看混淆矩阵的第1行第2列
可能还是有点混淆其实精度高就是宁愿不预测也不愿意预测错召回率高就是宁愿预测错也不愿意遗漏正类我们具体来看两个场景
在****中我们是要提高召回率还是精度显而易见召回率因为我们宁愿预测器错误地提醒我们也不愿意当地震来临时它不报警
那么在食品检测中呢当然要提高精度因为我们宁愿健康的食品被误判为不合格也不愿意有不合格的食品进入市场
偏差衡量一个模型预测结果和真实值的差距偏差高往往代表模型欠拟合
具有高偏差的模型对训练数据和新数据的表现都较差因为它们未能捕捉到数据的复杂性。
具有高方差的模型在训练数据上可能表现得很好但对新数据的泛化能力差因为它们过于依赖于训练数据的细节。
机器学习模型性能测量对于评估模型的质量、选择最佳模型、调整模型超参数以及在实际应用中预测新数据都具有重要意义。
通过性能测量你可以了解模型在训练数据上的表现如何。
这有助于判断模型是否足够复杂以捕捉数据中的模式同时又不过度拟合训练数据。
在比较不同模型时性能测量是选择最佳模型的关键因素。
你可以通过比较模型在相同任务上的性能指标来确定哪个模型更适合你的问题。
通过观察模型在不同超参数设置下的性能你可以调整超参数以提高模型的性能。
性能测量可以指导你在超参数搜索空间中寻找最佳设置。
模型在训练数据上表现良好并不一定意味着它在新数据上也能表现良好。
性能测量帮助你评估模型的泛化能力即模型对未见过的数据的预测能力。
在实际应用中模型的性能直接关系到业务的决策。
例如在医疗领域一个精确的疾病预测模型可能影响患者的治疗计划。
通过分析性能测量的结果你可以识别模型的弱点并采取相应的措施来改进模型例如增加训练数据、特征工程、选择更合适的模型等。
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