9、机器学习模型性能与效率问题检测及优化

机器学习模型性能与效率问题检测及优化

1. 错误分析

错误分析是开发可靠机器学习模型时可采用的一种技术，可用于找出预测输出错误的数据点之间的共同特征。例如，图像分类模型中大多数误分类的图像可能具有较暗的背景，或者疾病诊断模型对男性的性能可能低于女性。手动调查预测错误的数据点虽有启发性，但会耗费大量时间，可通过编程方式降低成本。

下面通过一个简单的错误分析案例进行实践，对使用 5 折交叉验证（CV）训练和验证的随机森林模型，统计每个类别的误分类数据点数量。错误分析仅使用验证子集的预测结果。具体步骤如下：
1. 导入必要的 Python 库并加载葡萄酒数据集 ：

from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF
from sklearn.model_selection import KFold
from collections import Counter
# loading wine dataset and generating k-fold CV subsets
X, y = load_wine(return_X_y=True)

2. 初始化随机森林模型和 5 折 CV 对象 ：

kfold_cv = KFold(n_splits =