机器学习算法之模型评估和验证【2】交叉验证、网格搜索与模型评估

本文介绍了模型评估方法,包括数据集的划分、交叉验证和网格搜索。通过训练集、验证集和测试集的划分来评估模型的泛化能力。交叉验证用于减少模型评估误差,而网格搜索用于寻找最佳模型参数。同时,文章讨论了模型评估指标,如分类模型的准确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC,以及回归模型的MAE、MSE和RMSE。

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目录

2.模型评估方法之数据集划分

 如何从数据中抽取验证集与测试集?

交叉验证与网格搜索的联系 

3.模型评估指标

3.1分类模型的评估指标

3.2 回归模型的评估指标


2.模型评估方法之数据集划分

在机器学习任务中,拿到数据后,我们首先会将原始数据集分为三部分:训练集、验证集和测试集。 
训练集用于训练模型,验证集用于模型的参数选择配置,测试集对于模型来说是未知数据,用于评估模型的泛化能力。

在使用机器学习的时候,往往会有;验证集与测试集,他们的作用不同。

区分验证集,与测试集。

 

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