模型评估和超参数调整（三）——学习曲线和验证曲线 learning curves and validation curves

最新推荐文章于 2024-04-23 08:53:13 发布
最新推荐文章于 2024-04-23 08:53:13 发布
阅读量3.5k 收藏 20
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 sklearn
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/79902432
本文深入探讨了如何通过学习曲线和验证曲线来评估和优化机器学习模型。内容包括如何识别高偏差和高方差问题，对应的解决方案，以及使用sklearn库进行学习曲线和验证曲线的实践，以确定模型的最佳正则化参数C。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

读《python machine learning》chapt 6 

Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning

【主要内容】

（1）获得对模型评估的无偏估计

（2）诊断机器学习算法的常见问题

（3）调整机器学习模型

（4）使用不同的性能指标对评估预测模型

git源码地址 https://github.com/xuman-Amy/Model-evaluation-and-Hypamameter-tuning

【learning curves and validation curves】

高方差和高偏差情况下的学习曲线

【解决方法】

高偏差(high bias)：训练集和交叉验证的正确率都很低

（1）增加模型参数，比如收集更多或者创建更多特征

（2）降低正则化参数（decreasing the degree of regularization），比如在SVM 或者LR 分类器中。

高方差（high variance）:训练集和交叉验证的正确率相差太大

（1）增加更多的训练数据

（2）降低模型的复杂度

（3）增加模型的正则化参数

 

【利用sklearn库的学习曲线评估模型】

 

<
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
验证曲线（ validation curve）是什么？如何绘制验证曲线（ validation curve）？验证曲线（ validation curve）详解及实践
data+scenario+science+insight
05-04 2676
验证曲线（ validation curve）是什么？如何绘制验证曲线（ validation curve）？验证曲线（ validation curve）详解及实践 验证曲线（ validation curve）和学习曲线（learning curve）有什么区别？ 验证曲线（ validation curve）就是只设置了一个超参数的GridSearchCV或者RandomSearchCV、所以GridSearchCV或者RandomSearchCV就是验证曲线的升级版本。 验证曲线的横坐标.
【机器学习】模型验证曲线(Validation Curves)解析
鑫宝的博客
07-23 2060
模型验证曲线是一种用于评估模型超参数对模型性能影响的可视化工具。它通过绘制不同超参数值对应的训练分数和验证分数曲线,帮助我们选择最佳超参数值。选择一个待调整的超参数,以及一个超参数值范围。使用网格搜索(Grid Search)或其他方法,在给定的超参数值范围内生成一系列候选值。对于每个候选超参数值,进行如下操作:使用该超参数值训练模型,获得训练集上的分数(如准确率或其他指标)。在同一个模型上,计算验证集上的分数。将所有候选超参数值对应的训练分数和验证分数分别绘制在两条曲线上。
validation curve 验证曲线与超参数
lisenpy的博客
08-04 1458
验证曲线的作用 我们知道误差由偏差（bias）、方差（variance）和噪声（noise）责成。 偏差：模型对于不同的训练样本集，预测结果的平均误差。 方差：模型对于不同训练样本集的敏感程度 噪声：数据集本身的一项属性 同样的数据（cos函数上的点加上噪声），我们用同样的模型（polynomial），但是超参数却不同（degree=1, 4, 15），会得到不同的拟合效果： 第一个模型太简单，模型本身就拟合不了这些数据（高偏差）； 第二个模型可以看成几乎完美地拟合了数据； 第三个模型完美拟合了所有训练数
python曲线算法_Python机器学习：6.3 使用学习曲线和验证曲线 调试算法
weixin_39986169的博客
12-03 750
这一节我们学习两个非常有用的诊断方法，可以用来提高算法的表现。他们就是学习曲线(learning curve)和验证曲线(validation curve)。学习曲线可以判断学习算法是否过拟合或者欠拟合。使用学习曲线判别偏差和方差问题如果一个模型相对于训练集来说过于复杂，比如参数太多，则模型很可能过拟合。避免过拟合的手段包含增大训练集，但这是不容易做到的。通过画出不同训练集大小对应的训练集和验证集...
validation_curve验证曲线与超参数
01-20
validation_curve()的位置 在之前，此函数位置在sklearn.learning_curve.validation_curve()，现在，此函数的位置在sklearn.model_selection.validation_curve()。 validation_curve()的作用 我们知道误差是由偏差（bias）、方差（variance）、噪声（noise）组成。 偏差：模型对于不同的训练样本集，预测结果的平均误差 方差：模型对于不同训练样本集的敏感程度 噪声：数据集本身的一项属性 同样的数据，（cos函数上的点加上噪声），我们用同样的模型（polynomial），但是超参数
Caffe训练过程中的train，val，test的区别
zhaotun123的博客
06-29 1619
val是validation的简称。training dataset和validation dataset都是在训练的时候起作用。 而因为validation的数据集和training没有交集，所以这部分数据对最终训练出的模型没有贡献。validation的主要作用是来验证是否过拟合、以及用来调节训练参数等。 比如训练0-10000次迭代过程中，train和validation的loss都是不断...
学习模型评估和超参数调整的最佳实践
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
04-13 1162
Code Repository: https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition 文章目录Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter TuningStreamlining workflows with pipelinesLoadin...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
热门推荐
皮皮blog
06-30 10万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51788927 ROC曲线和AUC ROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC是现...
机器学习的学习曲线和验证曲线
liujing319的专栏
01-14 5941
         最近在复盘优达学城的机器学习项目， 重新写了一下波斯顿放假预测的项目，除了模型的选择及网格搜索进行选择参数的相关知识外，还着重复习了关于学习曲线和复杂度曲线（验证曲线）         首先学习曲线和复杂度曲线（验证曲线）的区别，学习曲线是指在参数值确定的情况下，训练集和验证集的得分情况的对比，复杂度曲线（验证集曲线）是展示某个参数在取不同值时候，训练集与测试集得分情况的对比。...
Sklearn中的模型评估-构建评估函数（使用learning_curve绘制学习曲线）
qq_28891989的博客
10-11 2641
sklearn中提供learning_curve函数可以绘制学习曲线 函数的参数： learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([0.1, 0.325, 0.55, 0.775, 1. ]), cv=None, scoring=None,exploit_incremental_learning=False, n_jobs=1, pre_dispatch='all', verbose=0)　 # 参数： # est...
【机器学习】学习曲线和验证曲线
探索世界，改变世界
02-05 1万+
提高学习算法性能的简单但功能强大的判定工具：学习曲线，验证曲线 学习曲线 学习曲线能判定偏差和方差问题   高偏差与高方差： 以上模型应用于训练和交叉验证准确率很低，此模型未能很好打的拟合数据。 常用的方法：增加模型参数的数量，或者降低正则化程度。        如果不适合正则化则进行降维。 使用SKlearn中的学习曲线函数评估模型：
tensorboard 的可视化 同得到train和validation的loss曲线
jiachen0212的博客
10-16 1万+
效果图如上，精髓在于：    summary_writer_train = tf.summary.FileWriter(FLAGS.logs_dir + '/train', sess.graph)   summary_writer_val = tf.summary.FileWriter(FLAGS.logs_dir + '/val') #这里不需要再加入graph. 第二行末尾不需要加s
学习曲线 机器学习_机器学习的学习曲线
cumei1658的博客
07-12 3974
学习曲线 机器学习Diagnose Bias and Variance to Reduce Error 诊断偏差和方差以减少误差 When building machine learning models, we want to keep error as low as possible. Two major sources of error are bias and variance. If...
学习曲线判断模型状态：欠拟合 or 过拟合
real_ilin的博客
06-14 7114
文章目录模型的方差与偏差Validation CurveLearning Curve 模型的方差与偏差 每种模型都有优点和缺点，一个模型的泛化误差可以分解为偏差（bias）、方差（variance）和噪音（noise）。偏差是不同训练集的平均误差，方差是对不同训练集的敏感程度，而噪音是数据本身的属性。为了使得方差和偏差最小（也就是泛化能力最大），常用的方法是选择算法（线性或非线性）及算法的超参数，...
机器学习：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差 
ch206265的博客
06-16 1846
原文链接： https://www.sohu.com/a/218687556_100007018 https://www.dataquest.io/blog/learning-curves-machine-learning/ 学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策略。 在构建机器学习模型
机器学习算法之模型评估和验证【1】过拟合、欠拟合、学习曲线、验证曲线
不曾走远的博客
08-17 1万+
1.模型的误差产生的机制 • 误差（Error）：模型预测结果与真实结果之间的差异 • 偏差（bias）：模型的训练误差叫做偏差 • 方差（Variance）：训练误差和测试误差的差异大小叫方差 1.1 欠拟合与过拟合 欠拟合：在训练数据和未知数据上表现都很差，高偏差 解决方法： 1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其...
学习曲线 learning curves | 判断回归模型是否欠拟合和过拟合
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
07-22 4992
过拟合：一个模型在训练集上表现良好，通过交叉验证指标（评估模型的泛化能力）得出的泛化能力很差。 欠拟合：在训练集和交叉验证指标上都表现不好。 意义：过拟合说明模型太复杂，欠拟合说明模型太简单。 学习曲线：画出模型在训练集上的表现，同时画出以训练集规模为自变量 的训练集函数，为了得到图像，需要在训练集的不同规模子集上进行多次训练。 Code：画出给定训练集后的模型学习曲线 from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_sel
10、欠或过拟合的学习曲线，运用验证集选取正则化的L值
qq_43632490的博客
01-28 327
''' 在本练习中，您将实现正则化的线性回归和多项式回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差属性的模型. 在前半部分的练习中，你将实现正则化线性回归，以预测水库中的水位变化，从而预测大坝流出的水量。 在下半部分中，您将通过一些调试学习算法的诊断，并检查偏差 v.s. 方差的影响。 我们将从可视化数据集开始，其中包含水位变化的历史记录，x，以及从大坝流出的水量，y。 这个数据集分为了三个部分： training set 训练集：训练模型 cross validation set 交叉验证集：选择正则化参数 te
pytorch-train&val&test划分
wyw0000的博客
04-23 1722
train、val、test数据集划分
一个合格回归模型的学习曲线
最新发布
02-27
### 合格回归模型的学习曲线特征 对于构建合格的回归模型而言，学习曲线提供了直观的方法来评估模型性能并诊断潜在的问题。当训练集得分和验证集得分为相对接近且都处于较高水平时，这表明所建立的回归模型具有良好的泛化能力[^5]。 如果观察到随着样本数量增加： - **高偏差（欠拟合）情况**：训练分数与交叉验证分数均较低，并且两者之间的差距较小。这意味着无论有多少数据量，模型都无法很好地捕捉输入特征与目标变量间的映射关系。 - **高方差（过拟合）状况**：训练误差显著低于验证误差，在这种情形下，尽管模型能够完美记忆训练集中每一条记录的信息，但对于未曾见过的新实例却表现不佳。 理想状态下，一个合适的回归模型应该展现出如下特性——即两条曲线趋于收敛于某个可接受范围内的高性能区域，既不过度贴合也不过分疏远实际趋势。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import learning_curve import matplotlib.pyplot as plt def plot_learning_curves(estimator, X, y): train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve( estimator, X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=-1, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)) train_scores_mean = -train_scores.mean(axis=1) test_scores_mean = -test_scores.mean(axis=1) plt.figure() plt.title('Learning Curves') plt.xlabel('|Training examples|') plt.ylabel('Score') plt.grid() plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r", label="Training score") plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score") plt.legend(loc="best") return plt ``` 此函数`plot_learning_curves`可用于绘制给定估计器在不同规模子集上的平均MSE变化图谱，从而帮助识别上述提到的各种模式。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值