29、机器学习全解析：从基础到应用

机器学习全解析：从基础到应用

1. 机器学习流程

机器学习的完整流程包含评估、参数调优和模型使用这几个关键步骤，以下为你详细介绍。

1.1 评估

训练完成后，需要检查模型是否足够好。此时，之前预留的数据集就派上用场了，这个数据集用于模拟模型在现实世界中的表现，同时也有助于对模型进行调优。可以从多个方面来评估模型，常见的评估指标如下：
| 评估指标 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 准确率 | 衡量模型预测正确的比例 |
| 预测与召回率 | 反映模型在预测和识别方面的能力 |
| 平方误差 | 衡量预测值与真实值之间的误差 |
| 似然 | 评估模型对数据的拟合程度 |
| 后验概率 | 基于已有数据计算的概率 |
| 成本 | 与模型相关的成本因素 |
| 边际 | 模型决策的边界 |
| 熵 | 衡量数据的不确定性 |
| k - L 散度 | 用于比较两个概率分布 |

1.2 参数调优

评估结束后，接下来进行参数调优以进一步提升模型性能。在训练过程中，会间接假定一些参数，例如学习率，它决定了每次训练步骤中直线移动的距离，其取值基于上一步训练获得的信息。训练模型的准确性和训练时长都取决于这些参数值。在回归问题中，学习率由基于上一步训练的直线每次移动的变化量来定义。

训练过程中隐含假定的参数会在这一步进行测试，并尝试其他取值。通过不断调整或更改这些超参数并重新训练模型，就称为参数调优。数据集、模型和训练方式都会影响参数调优。当改变超参数值并训练模型使其性能不断提升时，就能得到性能较好的模型。在某些情况下