16、模型评估与超参数调优的学习最佳实践

模型评估与超参数调优的学习最佳实践

在机器学习领域，模型的性能评估和超参数调优是至关重要的环节。本文将介绍几种实用的技术和方法，包括学习曲线、验证曲线、网格搜索、嵌套交叉验证以及不同的性能评估指标，帮助你更好地优化机器学习模型。

1. 用学习曲线诊断偏差和方差问题

在机器学习中，模型可能会出现过拟合（高方差）或欠拟合（高偏差）的问题。当模型对于给定的训练数据集过于复杂，即模型中有过多的自由度或参数时，模型往往会过拟合训练数据，而对未见过的数据泛化能力较差。通常，收集更多的训练示例可以帮助减少过拟合的程度，但在实践中，收集更多数据可能非常昂贵或不可行。

通过绘制模型训练和验证准确率随训练数据集大小变化的曲线，我们可以轻松检测模型是否存在高方差或高偏差问题，以及收集更多数据是否有助于解决这些问题。

1.1 高偏差和高方差模型示例

• 高偏差模型 ：训练和交叉验证准确率都较低，表明模型欠拟合训练数据。解决方法包括增加模型的参数数量，例如收集或构造额外的特征，或者降低正则化程度。
• 高方差模型 ：训练和交叉验证准确率之间存在较大差距，表明模型过拟合训练数据。解决方法包括收集更多训练数据、降低模型复杂度或增加正则化参数。

1.2 使用 scikit-learn 绘制学习曲线

以下是使用 scikit-learn 绘制学习曲线的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
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