5、机器学习模型评估与集成学习方法解析

机器学习模型评估与集成学习方法解析

在机器学习领域，模型评估和集成学习是至关重要的环节。模型评估有助于我们了解模型的性能，而集成学习则能通过组合多个模型来提升预测的准确性。下面将详细介绍相关的方法和技术。

1. 模型评估指标

在评估模型性能时，有多种指标可供选择。对于只关注 ROC AUC 评估的情况，可以直接从 sklearn.metrics 子模块中导入 roc_auc_score 函数，其使用方式与其他评估函数（如 precision_score ）类似。ROC AUC 报告能为我们提供关于分类器在处理不平衡样本时性能的额外信息。虽然准确率指标可以被视为 ROC 曲线上的一个单一截断点，但研究表明，ROC AUC 和准确率指标在很大程度上是相互一致的。

对于多分类问题，之前讨论的指标主要适用于二元分类系统。不过， scikit-learn 提供了宏平均和微平均方法，可将这些评估指标扩展到多分类任务中，通常采用“一对多”（One-vs-All, OvA）的分类方式。

• 微平均（micro-average） ：是根据系统的单独的真正例（TP）、真负例（TN）、假正例（FP）和假负例（FN）来计算的。例如，在 k 类系统中，微平均精度值可以通过以下公式计算：
  [ PRE_{micro} = \frac{TP_1 + \cdots + TP_k}{TP_1 + \cdots + TP_k + FP_1 + \cdots + FP_k} ]
  微平均在我们希望对每个实例或