26、自然语言处理问题中的机器学习

自然语言处理问题中的机器学习

在机器学习中，我们难以消除不可约误差，因此应重点关注偏差和方差。在处理偏差 - 方差权衡时，我们可以参考相关步骤图，它能帮助我们应对高偏差或高方差的情况。

评估矩阵

在评估机器学习模型时，我们通常会检查准确率，但往往不清楚哪些属性在评估中起主要作用。这里介绍一种在自然语言处理（NLP）应用中广泛使用的评估矩阵——F1 分数（F - measure）。在了解 F1 分数之前，先明确一些术语：
1. 真正例（True positive, TP） ：分类器将数据点标记为 A，且该数据点实际上也属于 A 类。
2. 真负例（True Negative, TN） ：分类器能正确拒绝将数据点归入任何类别，即不会随机将数据点分类到 A 类，而是拒绝错误标签。
3. 假正例（False Positive, FP） ：也称为第一类错误。例如，一个人进行癌症血液检测，实际上他没有癌症，但检测结果呈阳性。
4. 假负例（False Negative, FN） ：也称为第二类错误。例如，一个人患有癌症，但癌症血液检测结果为阴性，即忽略了真实的类别标签。

此外，还有几个重要的指标：
1. 精确率（Precision） ：衡量准确性，即分类器标记为正例的数据点中，实际为正例的百分比，计算公式为：$precision = \frac{TP}{TP + FP}$。
2. 召回率（Recall） ：衡