4、机器学习模型训练、评估与调优全解析

机器学习模型训练、评估与调优全解析

在机器学习领域，构建和优化模型是一项核心任务。本文将详细介绍模型训练、评估以及调优的相关知识，并通过具体的代码示例展示如何实现这些操作。

一、数据集划分方法

在进行模型训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集。常见的划分方法有以下两种：
1. 随机采样 ：简单地随机抽取数据，直到达到所需的数据点数。这通常是像 scikit-learn 中的 train_test_split 函数的默认方法。
2. 分层采样 ：每个子总体独立采样，子总体由目标变量决定。在二元分类等目标变量高度偏向某一值的情况下，这种方法更具优势，因为随机采样可能无法在训练集和测试集中提供两种值的数据点。

二、模型评估指标

为了有效地评估模型，需要使用合适的评估指标。对于分类任务，常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和 F1 分数。
| 评估指标 | 定义 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 准确率（Accuracy） | 正确预测的数量除以总预测数量 | 类别平衡时适用 |
| 精确率（Precision） | 真阳性结果的数量除以模型预测的所有阳性结果（真阳性和假阳性）的数量 | 关注预测为正例的准确性 |
| 召回率（Recall） | 正确的阳性结果数量除以实际所有阳性结果的数量 | 关注模型找到所有正例的能力 |
| F1 分数（F1 Score） | 综合了精确率和召回率，用于衡量模型的精确性和