学习曲线learning curve和AUC值

最新推荐文章于 2024-10-17 12:09:05 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-17 12:09:05 发布 · 2.3k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习评估方法

本文探讨了过拟合的原因，包括样本问题、模型复杂度等，并介绍了学习曲线作为评估模型泛化能力的工具。学习曲线通过绘制训练集和交叉验证的准确率，展示模型在新数据上的表现，帮助判断模型是否存在过拟合。以naive Bayes和SVM为例，展示了如何绘制学习曲线，并提供了使用ShuffleSplit和SVC进行交叉验证的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

引入

1. 什么是过拟合？

相当于泛化性差的概念，见知乎https://www.zhihu.com/question/32246256
2.可能是什么导致了过拟合？
（1）建模样本选取有误，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则；
（2）样本噪音干扰过大，使得机器将部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则；
（3）假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件实际并不成立；
（4）参数太多，模型复杂度过高；
（5）对于决策树模型，如果我们对于其生长没有合理的限制，其自由生长有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集。
（6）对于神经网络模型：a)对样本数据可能存在分类决策面不唯一，随着学习的进行,，BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面；b)权值学习迭代次数足够多(O

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
学习曲线（ learning curve）是什么？如何绘制学习（ learning curve）曲线？学习曲线（ learning curve）详解及实践
data+scenario+science+insight
05-04 9824
学习曲线（ learning curve）是什么？如何绘制学习（ learning curve）曲线？学习曲线（ learning curve）详解及实践 学习曲线如何帮助你从数据的角度来查看方差和偏差的关系？ 学习曲线的横轴是训练集数据的个数，纵轴是训练数据和交叉验证的评分结果（可以是误差、F1、或者AUC等）,其实就是逐步增加样本个数来查看交叉验证的训练集的评分和测试集的评分。 基于交叉验证的训练集的评分和测试集的评分来判断、在样本量多少的时候，模型收敛了或者达到了稳定...
learning_curve（学习曲线）
小麦粒的Python
10-11 2万+
查看模型的学习效果； 通过学习曲线可以清晰的看出模型对数据的过拟合和欠拟合； 学习曲线：随着训练样本的逐渐增多，算法训练出的模型的表现能力； 表现能力：也就是模型的预测准确率，使用均方误差表示；学习率上体现了模型相对于训练集和测试集两类数据的均方误差。
机器学习的学习曲线和验证曲线
liujing319的专栏
01-14 5941
         最近在复盘优达学城的机器学习项目， 重新写了一下波斯顿放假预测的项目，除了模型的选择及网格搜索进行选择参数的相关知识外，还着重复习了关于学习曲线和复杂度曲线（验证曲线）         首先学习曲线和复杂度曲线（验证曲线）的区别，学习曲线是指在参数值确定的情况下，训练集和验证集的得分情况的对比，复杂度曲线（验证集曲线）是展示某个参数在取不同值时候，训练集与测试集得分情况的对比。...
学习曲线
m0_55696513的博客
08-15 661
学习曲线 学习曲线是诊断模型算法准确性的一个重要工具。 生成若干个在y=√x附近波动的点作为训练样本。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n_dots=200 X=np.linspace(0,1,n_dots) Y=np.sqrt(X)+0.2*np.random.rand(n_dots)-0.1#[0,1]之间创建200个点 X=X.reshape(-1,1) Y=Y.reshape(-1,1) 用pipline来处理数据 pipeli
机器学习之学习曲线learning curve和过拟合、欠拟合
永远飞翔的鸟
04-03 1万+
一、学习曲线 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，以及增大训练集是否可以减小过拟合。 怎么解读？ 当训练集和测试集的误差收敛但却很高时，为高偏差。 左上角的偏差很高，训练集和验证集的准确率都很低，很可能是欠拟合。 我们可以增加模型参数，比如，构建更多的特征，减小正则项。...
使用学习曲线诊断机器学习模型性能
liuzh的博客
04-04 3094
学习曲线是模型学习性能随经验或时间变化的曲线。 学习曲线是机器学习中广泛使用的诊断工具，用于从训练数据集中增量学习算法。该模型可以在训练数据集和每次训练更新后的验证数据集上进行评估，并可以创建测试性能的曲线图来显示学习曲线。 在训练过程中回顾模型的学习曲线，可以用来诊断学习中的问题，例如模型的过拟合或欠拟合，以及训练和验证数据集是否具有适当的代表性。 在本文中，您将发现学习曲线，以及如何使用它们来...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
热门推荐
皮皮blog
06-30 10万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51788927 ROC曲线和AUC ROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC是现...
学习曲线(learning curve)来判断模型状态：过拟合欠拟合
码灵薯的博客
03-13 1万+
学习曲线(learning curve)来判断模型状态：过拟合欠拟合 学习曲线是什么 学习曲线是不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。也就是以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的得分（如准确率）为纵坐标。learning curve可以帮助我们判断模型现在所处的状态：过拟合（overfiting / high variance） or 欠拟合（underfitting / ...
学习曲线的解读
datoutong_的博客
02-07 3175
学习曲线的解读 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，以及增大训练集是否可以减小过拟合。 怎么解读？ 1、当训练集和测试集的误差收敛但却很高时，为高偏差。  左上角的偏差很高，训练集和验证集的准确率都很低，很可能是欠拟合。  我们可以增加模型参数，比如，
神经网络拟合曲线及讨论
Iswayzw的博客
04-22 3453
神经网络拟合曲线以优化经验分享
第七周:机器学习+绘制学习曲线
weixin_53834244的博客
10-17 788
本周学习了对模型的评估方法，多个模型的选择方法，偏差和方差，学习曲线的作用。对于上周的CNN训练结果绘制了学习曲线，并进行了分析。
「建模调参」之零基础入门数据挖掘
Datawhale
04-05 1236
Datawhale作者：徐韬，Datawhale优秀学习者摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习如何建模调参？从简单的模型开始，如何去建立一个模型；如何进行交叉验证；如何调节参数优化...
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
weixin_30757793的博客
06-30 3558
　　最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。...
绘制学习曲线，以确定模型的学习状况
Steve lock的blog记录之地
12-31 5352
绘制学习曲线，以确定模型的学习状况from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.learning_curve import learning_curve # 绘制学习曲线，以确定模型的状况 def plot_learning_curve(estimator, title, X, y,ylim=None, cv=None,
神经网络训练时如何绘制loss的动态曲线
m0_46447790的博客
04-19 1万+
> 在神经网络训练中，可以利用tensorboard进行查看loss曲线及graph图，但是比较麻烦，本人想在训练代码中加入一段代码，实现train_loss及val_loss的实时动态变化，方便观察损失函数变化来调整网络参数。 > 本方法亦可用于其他动态曲线显示，实现起来代码比较简单，容易理解 x = [] t_loss = [] v_loss = [] ...
machine learning week6 诊断机器学习算法的性能 各种学习曲线 来判断学习算法是过拟合或欠拟合
lujiandong1的专栏
04-12 5355
先贴上作业的答案 linearRegCostFunction.m function [J, grad] = linearRegCostFunction(X, y, theta, lambda) %LINEARREGCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for regularized linear %regression with multiple
【机器学习】学习曲线和验证曲线
探索世界，改变世界
02-05 1万+
提高学习算法性能的简单但功能强大的判定工具：学习曲线，验证曲线 学习曲线 学习曲线能判定偏差和方差问题   高偏差与高方差： 以上模型应用于训练和交叉验证准确率很低，此模型未能很好打的拟合数据。 常用的方法：增加模型参数的数量，或者降低正则化程度。        如果不适合正则化则进行降维。 使用SKlearn中的学习曲线函数评估模型：
sklearn中使用MLPRegressor实现回归
clever_wr的博客
03-04 5万+
使用的数据集是上篇文章生成的test.txt文件经过一些处理后得到的数据集文件。 # -*- coding: utf-8 -*- #-------------------------- #from sklearn.neural_network import MLPClassifier #用于多分类的情况 #SciKit-learn库 可以创建神经网络 #MLP是多层感知器，使用的是前馈神经网络...
catboost分类器中根据不同的学习率绘制ROC曲线和计算AUC值怎么操作
最新发布
03-14
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何在CatBoost分类器中基于不同学习率绘制ROC曲线并计算AUC值。首先，我得回忆一下CatBoost的基本用法和ROC曲线、AUC的相关知识。 根据用户提供的引用，尤其是引用[3]，里面提到使用R语言的pROC包来绘制ROC曲线和计算AUC。但用户可能更倾向于使用Python，因为CatBoost主要在Python中使用。不过，用户的问题并没有明确指定语言，但考虑到CatBoost的常用环境，我应该以Python为例来回答。 首先，我需要确认CatBoost是否支持在训练过程中直接输出概率，因为ROC曲线需要预测概率来计算不同阈值下的TPR和FPR。是的，CatBoost的`predict_proba`方法可以返回类别的概率。 接下来，学习率（learning rate）是CatBoost的一个重要超参数，不同的学习率会影响模型的训练速度和性能。用户想要比较不同学习率下的ROC和AUC，所以步骤应该是：针对每个学习率，训练一个CatBoost模型，然后用该模型预测测试集的概率，计算每个学习率对应的ROC曲线和AUC值，最后绘制在同一图上进行比较。 我需要考虑如何循环不同的学习率参数，训练多个模型。同时，需要确保数据集被正确分割，比如使用train_test_split，保持数据的一致性，避免数据泄露。 然后，绘制ROC曲线需要计算每个模型的TPR和FPR。可以使用sklearn的roc_curve函数来获取这些值，再使用roc_auc_score计算AUC。之后，用matplotlib将这些曲线绘制出来，并为每个学习率添加标签，注明对应的AUC值。 可能需要注意的地方包括：学习率的取值范围是否合理，比如通常较小的值如0.01, 0.1, 0.3等；模型训练时是否设置早停（early_stopping_rounds）来防止过拟合，尤其是在不同学习率下可能需要不同的迭代次数；另外，是否需要固定其他超参数，只改变学习率，以确保比较的有效性。 用户可能遇到的困难是如何在同一个图上绘制多条ROC曲线，并正确标注AUC值。需要详细说明代码步骤，特别是循环处理不同学习率的部分，以及如何存储和调用每个模型的预测结果。 最后，生成的相关问题应该围绕性能分析、优化方法和应用场景，比如如何分析学习率对模型性能的影响，或者如何选择最佳学习率等。</think>### 如何在 CatBoost 中基于不同学习率绘制 ROC 曲线并计算 AUC 值 #### 1. **数据准备与模型训练** 首先需要分割数据集并训练不同学习率的 CatBoost 模型： ```python from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 假设 X 和 y 是已处理好的特征和标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) learning_rates = [0.01, 0.1, 0.3] models = {} for lr in learning_rates: model = CatBoostClassifier( iterations=1000, learning_rate=lr, eval_metric='AUC', verbose=False ) model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test), early_stopping_rounds=50) models[f'LR={lr}'] = model ``` #### 2. **计算 ROC 曲线和 AUC** 通过预测概率生成 TPR/FPR 并计算 AUC： ```python plt.figure(figsize=(10, 8)) for lr, model in models.items(): y_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_proba) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, label=f'{lr} (AUC = {roc_auc:.3f})') ``` #### 3. **绘制 ROC 曲线** ```python plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='Random Guess') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve for Different Learning Rates') plt.legend() plt.show() ``` #### 关键点说明： - **学习率影响**：较小的学习率（如 0.01）需要更多迭代次数才能收敛，但可能更稳定；较大的学习率（如 0.3）收敛快，但可能错过最优解[^2]。 - **AUC 解释**：AUC 值越接近 1，模型区分能力越强；若 AUC=0.5，说明模型无区分能力[^1]。 - **阈值选择**：ROC 曲线展示了所有阈值下的表现，而 AUC 整合了全局性能[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值