机器学习之模型调优（一）诊断、调试、系统设计

为什么要有模型调优步骤

比如说我们针对某一个数据集选用了线性回归或者逻辑回归，又或者是神经网络等等的其中一种算法，训练好了一个模型，但是在用测试集数据进行测试的时候，我们的模型表现的并不是很好。那么此时，我们应该做什么？
是直接更换一种模型？
是尝试更多的训练样本？
是减少更多的特征？
还是加入更多的特征？
我们想到了很多的方法对模型进行调试，或者是更换模型，那么选择哪一种方式呢？
在众多的方式中最快捷的选出最有效的一种调优方式，是一个优秀程序员能力的体现。所以，我们需要知道，模型调优的步骤。

机器学习诊断法

我们再遇到上述的，模型在测试集表现不佳的情况下，不应该盲目的随机选择一种调优方式去做，有可能适得其反，并且浪费时间。
我们运用机器学习诊断法来帮助诊断模型到底是出了什么样的问题，然后对模型做出有针对的调优。

诊断法

诊断法其实就是一种测试方法，通过执行这种测试，能够深入了解我们现在所选择算法而建立起来的模型，是否对于这份数据集是有用的。通常，也能告诉我们，想要对这一模型进行调优，什么样的尝试，才是有意义的。

诊断偏差和方差

当我们训练好的模型在测试集表现的不好的时候，多半分为两种情况：要么是偏差比较大，要么是方差比较大。偏差指的是我们的测试集数据中，真实值和预测值之间的差距，差距越大，偏差越大，也就是我们在拟合模型中的欠拟合问题；方差指的是拟合曲线的波动程度，当方差很大时，我们可以想象，我们模型拟合出的曲线是一条尽量去贴合每一个样本点的样子，方差越大，表示波动程度也越大，表示在训练集上拟合了尽可能多的样本点，但是失去了泛化能力，以至于模型在测试集上表现得不尽如人意，这也是过拟合问题。
所以，如果模型在诊断中是高偏差，低方差的类别，那么这属于欠拟合问题；如果模型在诊断中是低偏差，高方差的类别，那么这属于过拟合问题。

评估假设函数（预测值）

假设函数也就是我们说的样本的预测值。通过