16、模型评估与超参数调优的学习最佳实践

模型评估与超参数调优的学习最佳实践

在机器学习中，模型的性能评估和超参数调优是至关重要的环节。本文将介绍一些实用的工具和技术，帮助你调试和优化机器学习模型，包括学习曲线、验证曲线、网格搜索、嵌套交叉验证以及不同的性能评估指标。

1. 用学习曲线和验证曲线调试算法

学习曲线和验证曲线是两种简单而强大的诊断工具，可帮助我们提高学习算法的性能。通过绘制模型训练和验证准确率随训练数据集大小或模型参数值的变化曲线，我们可以轻松检测模型是否存在高方差或高偏差问题，并判断收集更多数据是否有助于解决这些问题。

1.1 用学习曲线诊断偏差和方差问题

如果模型对于给定的训练数据集过于复杂，即模型中有过多的自由度或参数，那么模型往往会过拟合训练数据，而对未见过的数据泛化能力较差。通常，收集更多的训练示例可以减少过拟合的程度。

然而，在实践中，收集更多数据往往成本高昂或不可行。通过绘制模型训练和验证准确率随训练数据集大小的变化曲线，我们可以轻松检测模型是否存在高方差或高偏差问题，以及收集更多数据是否有助于解决这些问题。

以下是两种常见的模型问题及其解决方法：
- 高偏差（欠拟合） ：模型的训练和交叉验证准确率都较低，表明模型欠拟合训练数据。常见的解决方法是增加模型的参数数量，例如收集或构造额外的特征，或降低正则化程度。
- 高方差（过拟合） ：训练和交叉验证准确率之间存在较大差距，表明模型过拟合训练数据。解决过拟合问题的方法包括收集更多的训练数据、降低模型的复杂度或增加正则化参数。

下面是使用 scikit-le