1.3 KNN算法学习——模型评估与选择

最新推荐文章于 2024-04-16 13:47:44 发布
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本文讨论了模型在真实环境中应用前的重要性，特别是考虑到获取真实标签的困难性。文章提出了一种评估模型泛化能力的方法——留出法，即通过将数据集划分为独立的训练集和测试集来实现。

训练得到的模型如果很差在放到真实世界中会造成损失并且真实环境难以拿到真实的label,所以需要测试模型的泛化能力从而进行并进而做出改进。

评估方法一 ：留出法


#训练集与测试集分离


分割




机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价
阿极的博客
02-21 8196
k-近邻(kNN，k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本，看这k个样本中多数属于哪一类，就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法，它存放样本，直到需要分类时才进行分类，如果样本集比较复杂，可能会导致很大的计算开销，因此无法应用到实时性很强的场合。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
实战案例——使用KNN模型对鸢尾花数据进行分类（含源码及数据集）
白话机器学习
05-11 992
数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。但是如果使用AUC，把所有样本预测为负例，TPRate和FPRate同时为0（没有Positive），与(0,0) (1,1)连接，得出。例如在反欺诈场景，设欺诈类样本为正例，正例占比很少（假设0.1%），如果使用准确率评估，把所有的样本预测为负例，便可以获得。
机器学习算法模型评价之1：KNN
The Zen of Data Analysis
10-01 813
机器学习算法模型众多，不同的模型有不同的特点和适用场景，本文主要讨论KNN最近邻分类器算法。 KNN的优缺点 KNN代表着"投票类"的算法，一直广泛受到业界的欢迎。不过KNN也有自己的缺点，那就是它的计算非常缓慢，因为KNN必须对每一个测试点来计算到每一个训练数据点的距离，并且这些距离点涉及到所有的特征，当数据的维度很大，数据量也很大的时候，KNN的计算会成为诅咒，大概几万数据就足够让KNN跑几个小时了。 KNN分类器的特点 根据算法基本执行流程，我们可总结KNN最近邻分类器的特点如下： 应用
Python机器学习---KNN模型评价、追求
weixin_48678602的博客
09-24 1453
文章目录1. KNN模型评价1.1 计算效率低，耗费计算资源较大1.2 抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3 模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1 模型效果2.2 运算速度2.3 可解释性2.4 服务于业务 1. KNN模型评价 到这里，能够对KNN进行的全部优化就已经完成了。KNN代表若"投票类"的算法，一直广泛受到业界的欢迎。不过KNN也有自己的缺点，那就是它的计算非常缓慢，因为KNN必须对每一个测试点来计算到每一 个训练数据 点的距离，并且这些距离点涉及到所有的
sklearn笔记11 KNN模型评价指标
weixin_44632711的博客
11-01 3399
代码依旧使用癌症诊断代码 模型评估： 官网查看 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # grid网格 search搜索 cv：cross_validation # 搜索算法
评价指标
weixin_34018202的博客
05-03 174
归一化 转载于:https://blog.51cto.com/13923058/2388631
knn算法实现——VS2013
07-23
KNN算法的特点在于其非参数化和懒惰学习，不需要对数据进行预先建模，而是直接在预测阶段进行计算。 **1. KNN算法原理** KNN算法主要包含以下几个步骤： 1.1 **定义距离度量**：通常使用欧几里得距离，但也可以...
机器学习——模型评价与优化
Palpitate的博客
03-17 1522
一、模型的过拟合与欠拟合 1.1现实问题思考 1.2欠拟合与过拟合的定义 由于模型不合适，致使其无法对新的测试数据进行准确的预测 1.3欠拟合 观察训练数据的预测结果发现 选用其他模型、增加模型复杂度、增加数据样本、采集新的维度数据 1.4过拟合 原因 使用了过于复杂的模型结构（比如高阶决策边界） 训练数据不足，有限的训练数据（训练数据只有总体样本中的小部分、不具备代表性） 样本里的噪音数据干扰过大，模型学习到了噪音信息（使用过多与结果不相关属性数据） 解决方法 简化模型结构（降低模
Python数据分析-数据挖掘（准备数据——数据建模——模型评估——模型应用）
weixin_48137421的博客
12-22 5178
准备数据——数据建模——模型评估——模型应用
机器学习——模型评估
hh3023241040的博客
04-15 2256
模型评估是对训练好的模型性能进行评估, 模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。
KNN算法的Matlab实现
11-11
用Matlab实现了KNN算法中最近邻元素的查找，算出的结果与Spss完全一致
Python实现的knn算法示例
09-20
主要介绍了Python实现的knn算法,结合实例形式详细分析了Python实现knn算法的原理与相关操作技巧,并附带给出了statsmodels模块与pandas模块的下载、安装操作方法,需要的朋友可以参考下
多标签学习Ml-KNN算法以及多标签的评价指标
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多标签学习Ml-KNN算法 这篇博客解释的是周志华的一篇多标签KNN的论文 M L-KNN :Alazylearningapproachtomulti-labellearning这一篇 Min-Ling Zhang, Zhi-Hua Zhou ∗
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Morgansays
09-02 613
统计学习方法读书笔记之kNN算法 k 近邻是什么 k 近邻法是机器学习中最基本的分类和回归方法，也称为kNN算法。通常k近邻法用于分类问题。 k近邻法假定给定一个训练数据集，其中实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其K个最近邻的训练实例类别，一般通过多数表决的方式来进行预测。 例如，有两堆水果，一堆是橙子，一堆是柚子，新拿到一个水果，判断是橙子还是柚子。一般来说，柚子更大更红。那...
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蓝星潮
11-18 6453
“KNN（K最邻近）算法”——数据分析、数据挖掘   (2012-12-01 20:06:16) 转载▼ 标签：  knn   最邻近算法   文本挖掘   数据分析   分类算法   it 分类： 数据挖掘 KNN（k-Nearest Neighbor algorithm ）分类算法
机器学习KNN2-模型评估
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qq_74065190的博客
04-16 551
机器学习模型评估是对模型性能进行量化和优化的过程。评估不仅涉及对模型在训练集上的性能考察，还包括在测试集上的表现评估。。此外，为了充分了解模型的性能，还常常采用交叉验证等技术进行评估。
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大魔王
10-22 1390
KNN近邻分类算法 算法思想：        存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数...
KNN算法实现以及性能测试
Dajianganya的专栏
04-09 1103
KNN算法 without kd tree 大写字母识别 训练样本19900 测试样本100 k：1-20
机器学习：模型评估（混淆矩阵、ROC、AUC）
十里清风
04-28 866
混淆矩阵、AUC、ROC
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