9、机器学习面试必备：模型评估、正则化与学习类型全解析

机器学习面试必备：模型评估、正则化与学习类型全解析

在机器学习领域，掌握各类技术和方法对于应对实际问题和面试至关重要。本文将深入探讨模型评估、正则化以及不同类型的机器学习方法，同时提供常见面试问题及示例答案，帮助你更好地理解和应用这些知识。

1. 模型评估与数据划分

在机器学习中，为了准确评估模型性能，通常会将数据划分为训练集、验证集和测试集。常见的方法是使用交叉验证，即将数据分割成较小的块，然后轮流将它们作为训练集。例如，在Scikit - learn库中就有相关的交叉验证方法来评估估计器的性能。

2. 模型欠拟合与过拟合

• 欠拟合 ：当模型无法很好地拟合数据时，就会出现欠拟合现象。这意味着模型不能捕捉到数据集中自变量（如重量、高度等）和因变量（如价格）之间的关系。为了减少欠拟合，可以采取以下方法：
  • 增加变量或特征 ：例如，在苹果价格预测模型中，添加苹果品种或苹果年龄等特征，帮助模型从训练数据中学习更多模式。
  • 增加训练迭代次数 ：让模型有更多的机会学习数据中的模式。
• 过拟合 ：过拟合是指模型过于紧密和特定地拟合训练数据，可能会发现只存在于训练集中而其他地方不存在的模式。例如，训练数据中可能有很多价格与重量不成比例的苹果（如世界一号苹果），模型过度学习了这些数据，导致对其他低价苹果品种的预测价格过高。为了减少过拟合，可以采用以下技术：