【机器学习】模型评估与选择
模型评估与选择 目录 一、评估方法1、留出法2、交叉验证法3、自助法二、性能度量1、错误率与准确率2、查准率、查全率阈值对查准率、查全率的影响3、F1度量（基于查准率与查全率的调和平均）4、P-R Curve5、ROC CurvePRC和ROC的选用准则PRC和ROC的差异6、代价敏感错误率与代价...
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...
机器学习笔记（模型的评估与选择）
1. 评估方法 由于实际训练中无法直接获得泛化误差，而训练误差又由于过拟合现象的存在而不适合作为标准。因此在周志华的机器学习课本中写到以下几种评估方法。 1.1 留出法 简而言之就是将数据集划分为训练集(70%)和测试集(30%)，但是要注意以下几点 ： 训练/测试集的划分要尽可能保持数...
《机器学习（周志华）》Chapter2 模型评估与选择 课后习题答案
根据题意可知正例和反例各位50个样本，题目假定的算法为若训练集中正例较多则为正例，反之为反例。 1、先考虑简单的留一法： 若取得1个正例为测试集，则剩下训练集为49个正例50个反例，算法预测为反例，则与测试集预测相反。反之同样成立，则留一法的错误率为100% 2、10折交叉验证 若测试集中正例...
《机器学习（周志华）》Chapter2 模型评估与选择
这一章几乎把整个机器学习的工作流程都介绍了一遍，能让读者了解到如何一步步的搭建一个机器学习项目。下面先把整个流程大致的梳理一遍： 一、评估方法： 我们在拿到数据之后首先要处理的就是将数据划分为训练集和测试集，西瓜书提供了三种方法，分别是：留出法、交叉验证法和自助法。 1、留出法：将数据集划分...
模型评估与选择（中篇）-ROC曲线与AUC曲线
P-R曲线 以二分类问题为例进行说明。分类结果的混淆矩阵如下图所示。 假设，现在我们用某一算法h对样本进行二分类（划分为正例、反例）。由于算法可能与理想方法存在误差，因此在划分结果中，划分为正例的那部分样本中，可能存在正例，也可能存在反例。同理，在划分为反例的那部分样本中，也可能存在这样...