35、机器学习模型评估与性能提升全解析

机器学习模型评估与性能提升全解析

1. 机器学习模型评估概述

模型评估是一个复杂的主题。在实际业务场景中，为解决业务问题，需优化两个不同的目标函数：
- 统计指标 ：如本章所讨论的相关指标。
- 业务约束 ：特定问题或业务的衡量指标。

例如，构建一个将客户分为八个类别的模型，每个类别客户的处理成本不同，服务第 8 类客户的成本是第 1 类的 10 倍，且各桶成本随桶编号和其他因素而变化。此时，单纯的统计性能指标可能不适用，需要考虑创建混合性能指标或序列相关矩阵。

评估指标可分为连续和离散两种情况：
|类型|指标|
| ---- | ---- |
|连续指标|残差的不同函数，如平均绝对误差、均方根误差和 R 平方|
|离散指标|分类率、灵敏度和特异性以及 ROC 曲线下面积|

对于高级机器学习模型，由于没有分布约束，传统指标无法有效评估和解释，因此引入了概率方法，如交叉验证和自助采样，这两种方法是机器学习模型性能评估的基础。此外，还讨论了多类问题的重要指标——Kappa 指标，该指标因能衡量不同误分类成本而日益流行。

2. 机器学习与统计建模的区别

机器学习和统计建模的核心都是量化响应变量和预测变量之间的关系，数学表达式为：
$ Y = f(X) + e $
其中，$ f() $ 是 $ X $ 的函数，$ X $ 是输入向量，$ Y $ 是输出，$ E $ 是随机误差。

二者的区别主要体现在以下几个方面：
|比较项|机器学习|统计建模