［机器学习］如何选择模型－－cross validation

最新推荐文章于 2024-09-20 17:27:13 发布
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#machine learning #预测 #算法 #netflix #dataset

本文探讨了在机器学习中如何选择模型，主要关注特征选择、算法选取和参数设定。通过介绍交叉验证的概念，如使用训练数据集D_train、测试数据集D_cv，以及K折交叉验证的方法，阐述了如何评估和选择最佳模型。Andrew Ng的建议是将数据分为训练、交叉验证和测试集，并推荐使用5折或10折交叉验证来确保模型的泛化能力。

 对于一个机器学习系统，有以下几个问题需要解决：

1，如何选择feature？

2，该选用哪个算法？

3，给这个算法设置怎样的参数？

这些问题合在一起，就是“如何选择模型”的问题。


例如：可以实现分类系统的算法有 one－vs－all logistic regression，neural network，SVM等等，我们该用哪一个。


要解决个这个问题，我们就要用不同的组合（包括算法，参数，feature）对数据D_train进行training，得到不同的model。

要对这些model做测试，需使用新的数据D_cv。然后，对model的分类预测结果做一个评价（如何评价？）


Cross Validation

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