24、机器学习模型评估与调优

机器学习模型评估与调优

在机器学习中，构建模型只是第一步，评估模型的性能并进行调优是确保模型有效性和准确性的关键环节。本文将介绍模型评估的常用指标，如均方根误差（RMSE）和R²，还会探讨树基模型（决策树和随机森林）的使用以及超参数调优等内容。

模型评估指标

在构建模型后，需要评估其性能。对于回归问题，常用的评估指标有均方根误差（RMSE）和R²。

RMSE

RMSE是一个从0到无穷大的指标，越接近0表示模型性能越好。其计算步骤如下：
1. 计算真实值$y_i$与预测值$\hat{y} i$之间的差值（误差）：$Error = y_i - \hat{y}_i$
2. 将差值平方，得到平方误差：$Square Error (SE) = (y_i - \hat{y}_i)^2$
3. 对所有数据点的平方误差求和，得到平方误差总和（SSE）：$Sum of Squared Errors (SSE) = \sum {i = 1}^{n} (y_i - \hat{y} i)^2$
4. 为了消除数据记录数$n$的影响，将SSE除以$n$，得到均方误差（MSE）：$Mean Squared Error (MSE) = \frac{1}{n} \sum {i = 1}^{n} (y_i - \hat{y} i)^2$
5. 为了使误差回到原始单位的尺度，对MSE取平方根，得到均方根误差（RMSE）：$Root Mean Squared Error (RMSE) = \sqrt{\frac{1}{n} \sum {i = 1}^{n} (y_i - \hat