3、Python与机器学习入门：关键技术与方法解析

Python与机器学习入门：关键技术与方法解析

1. 交叉验证与过拟合避免

交叉验证是一种通过结合不同数据子集的预测性能指标，来更准确评估模型性能的技术。它不仅能减少方差、避免过拟合，还能让我们了解模型在实际应用中的表现。

2. 正则化防止过拟合

• 原理 ：正则化是另一种防止过拟合的方法。根据奥卡姆剃刀原理，应优先选择简单的方法。简单模型的数量相对较少，计算成本也更低。例如，线性模型（y = ax + b）只需两个参数（截距b和斜率a），而高阶多项式模型的搜索空间更大，虽然更容易拟合训练数据，但泛化能力较差。
• 应用示例 ：以训练机器人识别陌生人和朋友为例，复杂规则虽然能完美匹配训练数据，但难以泛化到新访客。而简单规则“任何不戴眼镜且穿黑色衣服的人是陌生人”可能更具通用性。
• 早期停止 ：除了对复杂度进行惩罚，还可以通过提前停止训练过程来实现正则化，即早期停止。通过限制模型的学习时间或设置内部停止标准，可以控制模型复杂度，降低过拟合的可能性。
• 正则化程度 ：需要注意的是，正则化应保持在适度水平，过大会导致欠拟合，过小则无效果。

3. 特征选择与降维

• 特征选择的必要性 ：在机器学习中，数据通常以矩阵形式表示，列代表特征，行代表示例。并非所有特征都有用，有些特征可能是冗余或无关的，因此进行特征选择很重要。