3、机器学习基础与K近邻算法详解

机器学习基础与K近邻算法详解

1. 机器学习测试驱动开发

在机器学习中，测试驱动开发（TDD）与科学方法有相似之处，它们都旨在以客观的方式解决问题。TDD 能帮助我们在机器学习中提前发现问题，避免不稳定数据、欠拟合、过拟合和不可预测的未来等问题。

1.1 数据拆分测试

将数据拆分为两个集合进行比较测试，可消除因机器学习模型参数不当可能引发的常见问题。示例代码如下：

else
  misses += 1
end
end
assert misses < (0.05 * (misses + hits))
end
def test_first_half
  compare(first_data_set, second_data_set)
end
def test_second_half
  compare(second_data_set, first_data_set)
end

1.2 降低过拟合风险

奥卡姆剃刀原理强调数据建模时应追求简单性，避免过拟合。衡量机器学习模型复杂度的一个有效指标是训练速度，通常训练时间短的模型更好。我们可以使用基准测试来监控模型训练速度的变化。例如，使用 MiniTest 进行单元测试：

it 'should not run too much slower than last time' do
  bm = Benchmark.measure do
    model.run('sentence')
  end
  bm.real.m