2 模型评估与选择

最新推荐文章于 2025-11-24 14:29:42 发布

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#机器学习

经验误差和过拟合

错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例

精度 = 1 - 错误率

训练误差（经验误差）：学习器在训练集上的误差

泛化误差：在新样本上的误差

过拟合：算法从样本中学到的某种特性，并非一般特性

欠拟合：算法未从样本中充分学习到一般规律

模型选择的关键问题

如何获得测试结果：评估方法

如何评估性能优劣：性能度量

评估方法

1. 留出法（hold-out）

数据集D = 训练集S ∪ 测试集T ，S ∩ T = ∅

测试集小时，评估结果方差较大

训练集小时，评估结果偏差较大

常见做法2/3~4/5的样本用于训练，剩余样本用于测试

2. 交叉验证法（又名k折交叉验证）

数据集D = D1 | D2 | ... | Dk，Di ∩ Dj = ∅，k最常用的取值为10

训练集	测试集	测试结果
D1 D2 ... D8 D9	D10	测试结果1
D1 D2 ... D8 D10	D9	测试结果2

D2 D3 ... D9 D10	D1	测试结果10

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模型评估与模型选择

一名新生程序员的日常

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@TOP() 我们来学习一下模型评估与选择的相关问题。在进入正式的学习之前，请你思考一下：我们为什么要做模型的评估与选择呢？导论在某个特定的数据场景下，我们事先并不知道什么样的模型可以近似刻画数据的规律。我们的模型选择可以有很多，比如：线性回归（n 元一次函数）、多项式回归（一元 n 次函数）等。即便是使用线性回归模型，在设置不同的超参数（如学习率、迭代次数）进行训练时，得到的模型参数也会有差异。（模型参数不同，实际上就是模型本身的不同）既然可供选择的模型有很多，那必然就有好有坏，我们要从中挑选出最能

西瓜书习题 - 2.模型评估与选择

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加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。

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一、误差与拟合 1. 泛化误差与经验误差 2. 损失函数与训练误差 3. 过拟合与欠拟合 4. 过拟合的另一种现象：数据泄露二、评估方法 1. 留出法 2. 交叉验证法（留一法） 3. 自助法 4.调参与最终模型三、性能度量 1.混淆矩阵 2.准确率 3.精确率（查准率）和召回率（查全率） 4. F1值和Fβ值 5. ROC曲线及其AUC值 6. AUC值的计算 7. 代价敏感错误率与代价曲线四、比较检验 1.性能比较的三个要素 2.假设检验（1）估计假设精度（2）采样理论基础（3）多次训

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