8、机器学习模型性能评估与选择全解析

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布

lemon

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分类专栏： C++机器学习实战指南文章标签：机器学习模型评估 F-score

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机器学习模型性能评估与选择全解析

在机器学习领域，准确评估模型性能并选择合适的模型至关重要。下面将详细介绍多种性能评估指标、模型特性以及模型选择的方法。

1. 性能评估指标

1.1 F - score

在很多情况下，使用单一指标来衡量分类质量很有用。例如，在搜索最佳超参数时，像 GridSearch 算法就需要这样的单一指标来比较不同分类结果。F - measure（或 F - score）是常用的指标之一，其公式如下（这里是精确率指标权重，通常值为 1）：当精确率和召回率都为 1 时，F - score 的乘数为 2。若精确率或召回率趋近于 0，F - measure 值也会降低。Shogun 库中有 CF1Measure 类可用于计算该指标，而 Shark - ML 和 Dlib 库则没有相关类或函数。

1.2 AUC–ROC

分类算法通常返回对象属于某类的概率，而非具体类别标识。我们常使用阈值来判断对象所属类别，常见阈值为 0.5，但在数据不平衡时可能失效。Area Under Receiver Operating Characteristic curve（AUC - ROC）可在不依赖实际阈值的情况下评估模型。该曲线在真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）坐标中从 (0,0) 到 (1,1)。TPR 等于召回率，FPR 与错误分类的负类对象数量成正比。理想情况下，无分类错误时，FPR = 0，TPR = 1，ROC 曲线下面积为 1；随机预测时，面积为 0.5。曲线上每个点对应一个阈值，我们希望曲线趋近 (0,1) 以最小化 FPR。Shark - ML 库中的 NegativeAUC 类和 Shogun 库中的 CRO