38、机器学习模型评估与成功要素解析

机器学习模型评估与成功要素解析

在机器学习领域，准确评估模型性能以及打造成功的模型和从业者至关重要。本文将深入探讨常见的模型性能评估方法和技术，以及影响机器学习模型和从业者成功的关键因素。

模型性能评估方法

为了更准确地评估机器学习模型的性能，人们开发了多种复杂的交叉验证（CV）变体。

重复 k 折交叉验证

重复 k 折交叉验证是一种常见的技术，它通过多次应用 k 折交叉验证并对结果进行平均来提高性能估计的稳健性。例如，常见的策略是进行 10 次 10 折交叉验证。虽然这种方法计算量较大，但由于在更多的试验中对性能进行了平均，因此比标准的 10 折交叉验证提供了更稳健的性能估计。然而，它也违反了统计假设，因此对结果进行的统计测试可能会有轻微偏差。

嵌套交叉验证

嵌套交叉验证是目前估计模型性能的黄金标准，它在另一个 k 折交叉验证过程中执行 k 折交叉验证。这种技术不仅计算成本极高，而且实现和解释起来也更具挑战性。但与标准的 k 折交叉验证相比，它能产生真正有效的模型性能比较，因为标准的 k 折交叉验证由于违反统计假设而存在偏差。不过，对于非常大的数据集，这种偏差似乎不太重要，因此使用从简单交叉验证方法得出的置信区间或显著性测试来帮助识别“最佳”模型仍然是合理且常见的做法。

自助采样

自助采样是 k 折交叉验证的一种不太流行但非常重要的替代方法。它使用数据的随机样本来估计更大数据集的属性。在机器学习模型性能评估中，自助采样会创建多个随机选择的训练和测试数据集，然后用于估计性能统计数据，最后对各种随机数据集的结果进行平均以获得未来性能的最终估计。

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