6、机器学习模型评估、应用与数据增强全解析

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于 2025-07-06 14:43:45 发布

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分类专栏：物联网AI应用实战指南文章标签：机器学习 XGBoost 数据增强

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机器学习模型评估、应用与数据增强全解析

在机器学习领域，模型的评估、应用以及数据的处理和增强是至关重要的环节。本文将详细介绍XGBoost模型的评估与结果存储、计算机视觉在检测不安全驾驶中的应用、受限设备上的人脸检测以及预测性维护中的数据增强等内容。

1. XGBoost模型评估与结果存储

XGBoost是一种强大的机器学习算法，在预测性维护等领域有广泛应用。以下是评估XGBoost模型并存储结果的详细步骤：
1. 评估模型 ：

dtest = xgb.DMatrix(test_df[['setting1', 'setting2', 'setting3', 
                             's1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6', 
                             's7', 's8', 's9', 's10', 's11', 
                             's12', 's13', 's14', 's15', 's16',
                             's17', 's18', 's19', 's20', 's21']])
ypred = bst.predict(dtest)

pre_score = precision_score(test_df["label"], ypred, 
                            average='micro')
print("xgb_pre_score:",pre_sc