机器学习周志华第二章课后答案。（参考）

最新推荐文章于 2024-09-09 21:37:08 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-09 21:37:08 发布 · 6.4k 阅读 · 63

本文探讨了10折交叉验证及留一法在不同情况下的错误率表现，揭示了查全率、真正例率、查准率及假正例率的概念与区别，帮助读者深入理解模型评估的重要指标。

10折交叉检验：由于每次训练样本中正反例数目一样，所以讲结果判断为正反例的概率也是一样的，所以错误率的期望是50%。

留一法：如果留下的是正例，训练样本中反例的数目比正例多一个，所以留出的样本会被判断是反例；同理，留出的是反例，则会被判断成正例，所以错误率是100%。

两者没有直接的关系。

查全率: 真实正例被预测为正例的比例 
真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 
显然查全率与真正例率是相等的。

查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 
假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 
两者并没有直接的数值关系。

5.试证明

 

 

 

 

周志华版机器学习第二章习题答案
weixin_43518584的博客
04-16 4860
原文参考链接：https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224 学习笔记：https://blog.csdn.net/wynlnlhhjy/article/details/81409514?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFro...
《机器学习》周志华课后习题答案——第二章（1-4题已完结）
weixin_45626630的博客
11-18 1万+
《机器学习》周志华课后习题答案——第二章（更新中） 文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第二章（更新中）一、数据集包含1000个样本,其中500个正例、500 个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估,试估算共有多少种划分方式.二、数据集包含100个样本,其中正、反例各占一半,假定学习算法所产生的模型是将*新样本预测为训练样本*数较多的类别(训练样本数相同时进行随机猜测)，试给出用10折交叉验证法和留一法分别对错误率进行评估所得的结果.三、若学习器A的 F1值比学习器
吴恩达机器学习第二章答案ex2.rar
11-16
吴恩达机器学习第二章作业答案，包含答案，题目解析和原始数据。本博客为作者自行完成的吴恩达机器学习课后练习题目，使用的是matlab语言。
机器学习（周志华）课后习题
paintShadow的博客
10-21 1万+
机器学习记录
周志华《机器学习》课后习题个人解答
01-30
周志华《机器学习》课后习题个人解答。各算法都拿numpy和pandas实现了一遍
【机器学习 西瓜书】第二章模型评估与选择习题解答
CrystalLuo0827的博客
09-09 1965
AUC 是 ROC 曲线下面积，衡量的是分类器将正负样本正确排序的能力。AUC 的计算可以表述为：假设数据集有 m 个正样本和 n 个负样本。如果分类器给正样本打的分数比负样本高，那么我们认为这个排序是正确的。AUC 值为 1 表示所有正样本都被排在负样本之前，AUC 值为 0.5 表示分类器是随机猜测的。
《机器学习》（周志华）第一章课后习题参考答案
热门推荐
dicker'log
07-28 4万+
《机器学习》（周志华）第一章课后习题参考答案 《机器学习》（周志华）第一章课后习题参考答案 1.1 求版本空间 1.2 求假设空间大小 1.1 求版本空间 题目：表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间。 P5：与训练集一致的“假设集合”我们称之为版本空间。本题即在假设空间中搜索包含正例且不包含反例的所有假设。（详细说明见后思考） 首先，用一个六位二进...
《机器学习》周志华课后习题答案——第四章 (1-5已完结)
weixin_45626630的博客
11-24 1万+
《机器学习》周志华课后习题答案一第四章 (1-5已完结) 文章目录《机器学习》周志华课后习题答案一第四章 (1-5已完结)一、试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集,必存在与训练集一致(即训练误差为 0)的决策树.二、试析使用“最小训练误差”作为决策树划分选择准则的缺陷.三、试编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法,并为表4.3中数据生成一棵决策树.四、试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,为表4.2中数据生成预剪枝、后剪枝决策树,并与未剪枝决策树进行比较.五、试编程实
《机器学习》周志华课后习题答案——第一章（1-3题完结）
weixin_45626630的博客
11-09 9767
《机器学习》周志华课后习题答案——第一章 文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第一章一、表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间二、与使用单个合取式来进行假设表示对比……（题目看图） 一、表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间 对于这个题，网上流传的答案版本空间大概有7种甚至9种，依愚愚解，我认为只有4种。因为最终是要得出“某个”西瓜是“好瓜”的结论，故只有四种。 二、与使用单个合取式来进行假设表示对比……（题目看图） （部分引用自https:/
机器学习(周志华)读书笔记+课后习题 第二章
mercibeau的博客
09-06 2099
                                   第二章 模型评估与选择 2.1经验误差与过拟合     错误率：分类错误的样本占样本总数的比例。  E = a／m     精度：1 - a／m     训练误差／经验误差：训练集上的误差     泛化误差：新样本上的误差。 2.2评估方法     区分数据集，把数据集分为两部分，一部分是训练集S另外一部分是测试集...
机器学习1-2章习题答案
03-24
1-2章机器学习习题答案,1-2章很全面
机器学习部分课后习题答案.
01-20
机器学习部分课后习题答案
周志华《机器学习》第二章 模型评估与选择 笔记及习题解答
qq_32735511的博客
04-20 3451
第二章 模型评估与选择 笔记笔记经验误差与泛化误差过拟合评估法留出法交叉验证法留一法自助法性能度量 笔记 经验误差与泛化误差   学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差” 过拟合   学习器把训练样本自身特点当做所有潜在样本都会具有一样的性质，导致泛化能力下降，这种现象叫做过拟合 评估法 留出法   用“分层抽样法”将数据集D划分为两个集合：训练集SS...
机器学习（周志华） 习题参考答案 第二章 模型评估与选择
李歇特冯-兹拜因巴哈的博客
10-11 5676
数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。 答：在保持样本均衡的前提下，正例和反例在训练和测试集中的数量相同。在正例中的采样结果为C500150C_{500}^{150}C500150​，所以总的采样结果为(C500150)2{(C_{500}^{150})^2}(C500150​)2。...
周志华《机器学习》课后习题解答系列（二）：Ch1 - 绪论
Snoopy_Yuan技术部落格
03-14 2万+
本章概要本章从如何挑选西瓜的经验出发，介绍了本书所涉及基本术语和概念。
《机器学习（周志华）》习题3.3答案
勿忘初衷
04-05 5374
编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0@上的结果。 对率回归即逻辑回归，可以看做没有隐藏层的，用sigmoid做激活函数，crossentropy做cost（不加regularization）的神经网络。 本题用theano实现，调参时，learning rate 设为1，更大则cost会出现震荡，迭代次数设为10000可收敛，但是，训练效果并不好，最高准确率也只有70%。简单分析，根据前面
周志华《机器学习》第二章课后习题
qq_40694323的博客
06-18 5270
周志华《机器学习》第二章课后习题
《机器学习（周志华）》Chapter2 模型评估与选择 课后习题答案
周博的博客
03-28 715
根据题意可知正例和反例各位50个样本，题目假定的算法为若训练集中正例较多则为正例，反之为反例。1、先考虑简单的留一法：若取得1个正例为测试集，则剩下训练集为49个正例50个反例，算法预测为反例，则与测试集预测相反。反之同样成立，则留一法的错误率为100%2、10折交叉验证若测试集中正例与反例各为5个，则剩下训练集为45个正例45个反例，因为训练样本数据相同时进行随机猜测，则错误率为50%若测试集中...
《机器学习》赵卫东学习笔记 第2章（课后习题及答案）
weixin_41524411的博客
05-07 9641
1.什么是标准差、方差和协方差?它们反映了数据的什么内容? 标准差描述是样本集合的各个样本点到均值的距离分布，描述的是样本集的分散程度 在机器学习中的方差就是估计值与其期望值的统计方差。如果进行多次重复验证的过程，就会发现模型在训练集上的表现并不固定，会出现波动，这些波动越大，它的方差就越大 协方差主要用来度量两个随机变量关系，如果结果为正值，则说明两者是正相关的；结果为负值，说明两者是负...
机器学习周志华第二章答案
最新发布
01-13
### 关于《机器学习》第二章模型评估与选择 在探讨周志华所著《机器学习》一书中第二章的内容时，重点在于理解不同评价指标以及如何基于这些度量标准挑选最优模型。本章节深入讨论了多种性能衡量方法及其应用场景。 #### 性能度量的重要性 为了有效对比各类算法的表现并选出最适合特定任务的方案，必须依赖可靠的性能度量工具。常见的分类器性能测量方式包括混淆矩阵、精度(Precision)、召回率(Recall)，也称为查全率(R)[^4]。通过引入真正例(TP)、假正例(FP)的概念，可以更精确地描述预测结果的质量。 #### 模型的选择策略 当面临多个候选模型时，除了考量训练集上的表现外，还需要重视其泛化能力，即能否良好适应未见过的数据。交叉验证是一种常用的技术手段，能够帮助估计模型的真实误差范围，并减少过拟合的风险[^1]。 ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 定义决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 使用K折交叉验证评估模型 kf = KFold(n_splits=5) scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=kf) print(f'Cross-validation scores: {scores}') ``` 上述代码展示了利用`scikit-learn`库实现简单的五折交叉验证过程，适用于任何给定的学习器实例。 #### 查准率与查全率的关系 查准率（Precision）反映了被检索出来的文档中有多少是相关的；而查全率（Recall）则表示所有相关文档中有多少比例被成功找到。两者之间存在权衡关系，在实际应用中需根据需求调整侧重点。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值