model selection 模型选择

最新推荐文章于 2025-04-01 09:29:38 发布
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分类专栏： Machine Learning基础理论
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35083093/article/details/79052763
在有限的模型集合中，选择合适的模型是关键。交叉验证通过分拆数据来评估模型的泛化能力，如七三分割和k折交叉验证，后者更常见且能均衡使用数据。特征选择则强调剔除无用特征，前向搜索是一种有效的策略，逐步增加特征以找到最佳组合。这些方法旨在避免模型的偏差与方差问题，提高预测准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

假设现有一个有限的模型集合M，如何自动的选出适合的模型，避免偏差与方差失衡情形？

1 交叉验证
将训练样例分为两部分，Strain和Scv，选择模型时只用Strain，然后用Scv评分，选最优的。

这样实际上是用泛化误差评分的。七三开是最常用的比例。缺点是浪费了训练数据。即使选择完后重

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模型选择 (Model Selection)
AI天才研究院
06-16 1262
模型选择 (Model Selection) 1.背景介绍 在机器学习和数据科学领域，模型选择是一个至关重要的步骤。无论是分类、回归还是聚类任务，选择合适的模型直接影响到最终的预测性能和应用效果。模型选择不仅仅是选择一个算法，还包括选择合适的超参数、特征工程和评估方法。本文将深入探讨
Qt 学习之路：视图选择 (QItemSelectionModel)
weixin_30564901的博客
09-15 1238
选择是视图中常用的一个操作。在列表、树或者表格中，通过鼠标点击可以选中某一项，被选中项会变成高亮或者反色。在 Qt 中，选择也是使用了一种模型。在 model/view 架构中，这种选择模型提供了一种更通用的对选择操作的描述。对于一般应用而言，Qt 内置的选择模型已经足够，但是，Qt 还是允许你创建自己的选择模型，来实现一些特殊的操作。 Qt 使用QItemSelectionModel...
机器学习 Regularization and model selection
weixin_30412167的博客
09-25 173
Regularization and model selection 假设我们为了一个学习问题尝试从几个模型中选择一个合适的模型。例如，我们可能用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+…θkxk)，我们需要设定一个合适的阶数k，怎样才能决定这个阶数k，以使得最终模型的bias与variance之间能够达到某种平衡，或者，在locally we...
python——机器学习：sklearn模型选择model_selection模块函数说明和应用示例
weixin_53848907的博客
01-09 7407
本篇文章通过具体数据做示例，总结了sklearn中模型选择model_selection模块常用函数的说明和使用方法。包括：1. 数据切分：train_test_split；2. K折交叉验证：KFold,StratifiedKFold,cross_val_score；3. 参数网格搜索GridSearchCV
sklearn 学习之 model_selection
我是欢乐谷啊~
05-07 9076
今天主要学习模型选择过程中各种数据分割的类与函数，主要是为了模型选择中进行validation。英文原版链接，网页中 Ctrl+f 搜索 sklearn.modelselection 即可找到。一：类，Splitter Classes（1.1）model_selection.GroupKFold([n_splits])    这个类有个很大的特点就是在对训练数据进行 split 之前，可以按照需求...
rjGaussian.rar_Bayesian_Model Selection
07-13
在IT领域，特别是数据分析和机器学习中，"Bayesian Model Selection"是一个重要的概念，它结合了贝叶斯统计方法和模型选择的过程。标题中的“rjGaussian.rar”可能是一个包含有关贝叶斯高斯模型选择实现的压缩文件。...
Sklearn学习笔记3 model_selection模块
热门推荐
edwinhaha的博客
09-09 1万+
这里写自定义目录标题sklearn.model_selection: Model Selection1 Splitter Classes sklearn.model_selection: Model Selection 用户指南：请参阅交叉验证：评估估计器性能，调整估计器的超参数和 学习曲线部分，以了解更多详细信息。 1 Splitter Classes ...
Model selection
lengxiaomo123的博客
03-31 640
通常机器学习最难的是选择合适的estimator，不同的estimator适用于不同的数据集和问题 def gen_estimators():     '''     List of the different estimators.     '''     estimators = [         ('Lasso reg
Model Selection & Evaluation
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
04-02 473
Model Selection & Evaluation Agenda Cross Validation Hyperparameter Tuning Model Evaluation Model Persistance Validation Curves Learning Curves 交叉验证 超参数调整 模型评估 模型的持久性 验证曲线 学习曲线 Cross Validatio...
model_selection
weixin_30656145的博客
12-18 152
import numpy as npdef train_test_split(X, y, test_ratio=0.2, seed=None): """将数据 X 和 y 按照test_ratio分割成X_train, X_test, y_train, y_test""" assert X.shape[0] == y.shape[0], \ "the size of X ...
model selection
宝宝
10-10 585
We have already seen that, in the maximum likelihood approach, the performance on the training set is not a good indicator of predictive per
【漫话机器学习系列】174.模型选择（Model Selection）
最新发布
IT古董
04-01 984
在机器学习和统计建模中，选择合适的模型是至关重要的。一个好的模型不仅能够精准地拟合数据，还能具备较好的泛化能力，即在未见数据上也能保持较高的准确率。本文将从多个角度深入探讨模型选择（Model Selection），包括模型选择的基本概念、常见方法、评估标准以及超参数优化等方面。
翻译: 4.4. 模型选择Model Selection、欠拟合Underfitting和过拟合Overfitting pytorch
AI架构师易筋
04-25 819
作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式。但是我们怎么能确定我们真的发现了一个普遍的模式，而不是简单地记住我们的数据呢？例如，假设我们想在将患者与其痴呆状态联系起来的遗传标记中寻找模式，其中标签是从集合中提取的{dementia, mild cognitive impairment, healthy} . 因为每个人的基因唯一地识别他们（忽略相同的兄弟姐妹），所以可以记住整个数据集。 我们不希望我们的模型说“那是 Bob！我记得他！他得了老年痴呆症！” 原因很简单。以后我们部署模型的时候，会遇到模型从来没有
sklearn.model_selection模块介绍
qq_29983883的博客
07-01 4884
外层交叉验证用于评估不同的模型或模型参数，内层交叉验证用于在每个外层验证折上进行模型训练和验证。与网格搜索不同，随机搜索不遍历所有参数组合，而是在指定的参数空间中进行随机抽样，并在交叉验证中评估每个参数组合的性能。K次训练和验证的结果会进行平均，得到最终的性能评估。留一交叉验证是一种特殊的K折交叉验证，其中K等于数据集的样本数量。分层K折交叉验证是K折交叉验证的一种变体，它在划分数据集时保持了每个类别的样本比例。随机重复K折交叉验证是K折交叉验证的扩展，通过多次重复执行K折交叉验证来更稳定地评估模型性能。
【scikit-learn】sklearn.model_selection 模块：模型选择模块，用于 数据划分、超参数调优和交叉验证
彬彬侠的博客
03-16 988
sklearn.model_selection是scikit-learn提供的模型选择模块，用于数据划分、超参数调优和交叉验证，帮助优化机器学习模型。适用于分类、回归、聚类任务，可结合GridSearchCV、KFold、learning_curve等方法优化模型。train_test_split数据集拆分（训练集/测试集），cross_val_score交叉验证评分，StratifiedKFold分层K折交叉验证，GridSearchCV网格搜索超参数优化，RandomizedSearchCV随机搜索超参
sklearn: model_selection
qq_39037910的博客
06-16 2656
model_selection 主要提供 交叉验证 和 结果评估 的工具, cross_validation 模块作为老版模块, 也拥有同样的方法, 在0.20.0版本中将会本移除, 因此尽量不要使用cross_validation 模块. sklearn.model_selection.train_test_split() 作用: 随机地将样本集合分为训练集和测试集.
sklearn学习——model_selection
weixin_44441131的博客
10-05 3249
0. 写在前面 本博客累积一些关于sklearn中model_selection中常用的函数. 1. 形成测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3,shuffle=True) 2. 交叉验证 from sklearn.model_selection import c
QT Model/View 设计模式中 selection 模型
程序猿视角
01-19 945
Qt的selection模型用于管理TableView中的选择操作。它允许用户选择和操作特定的数据。
sklearn.model_selection
gaotihong的博客
09-13 629
目录 一、进行归一化 二、交叉验证 实例一：花花类别判别 实例二：糖尿病的指数回归 三、机器学习中的各种得分指标 1.accuracy 2.confusion_matrix 3.classification_report 4.hamming_loss 5.jaccard_similarity 四、分离样本集 1.train_test_split 2.shufflespli...
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