【sklearn第二十八讲】验证曲线

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本文探讨了在机器学习中验证曲线和学习曲线的重要性。通过示例解释了偏差、方差和噪声在模型选择中的作用。验证曲线帮助评估模型在不同超参数下的过拟合或欠拟合情况，而学习曲线则展示随着训练数据量增加模型性能的变化，从而指导更多数据的获取或模型复杂性的调整。

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每个估计量都有自己的优势和不足。估计量的泛化误差能被分解为偏差(bias), 方差(variance)和噪音(noise). 一个估计量的偏差是它对于不同训练集的平均误差。方差表示它对不同训练集的敏感程度。噪音是数据的属性。在下图里，我们看见函数 f(x)=cos⁡(32πx)f(x)=\cos (\frac{3}{2}\pi x)f(x)=cos(

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Python | 机器学习中的模型验证曲线
python收藏家的博客
03-16 591
验证曲线是一种重要的诊断工具，它显示了机器学习模型准确性变化与模型超参数变化之间的敏感性。验证曲线在y轴上绘制模型性能指标（如准确度、F1分数或均方误差），在x轴上绘制超参数值的范围。模型的超参数值通常在对数尺度上变化，并且使用针对每个超参数值的交叉验证技术来训练和评估模型。验证曲线中存在两条曲线-一条用于训练集得分，一条用于交叉验证得分。默认情况下，scikit-learn库中的验证曲线函数执行3折交叉验证。验证曲线用于基于超参数评估现有模型，而不是用于调整模型。
验证曲线
zhuiyuanzhongjia的博客
12-15 265
validation_curve检视过拟合
梦码城博客中心
01-09 1378
from sklearn.model_selection import validation_curve from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np digits = load_digits() x = digits.data y = digits.target # 建立参数集 param_range = np
Sklearn验证曲线
我的博客
01-14 233
每种估计器都有其优势和缺陷。它的泛化误差可以用偏差、方差和噪声来分解。估计值的 偏差 是不同训练集的平均误差。估计值的 方差 用来表示它对训练集的变化有多敏感。噪声是数据的一个属性。 在下面的图中，我们可以看到一个函数 f(x) = \cos (\frac{3}{2} \pi x) 和这个函数的一些噪声样本。 我们用三个不同的估计来拟合函数： 多项式特征为1,4和15的线性回归。我们看到，第一个估计最多只能为样本和真正的函数提供一个很差的拟合 ，因为它太简单了(高偏差），第二个估计几乎完全近似，最后一个估计
机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——验证曲线
Bubbliiiing的学习小课堂
09-05 3150
机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——验证曲线什么是验证曲线sklearn中验证曲线的实现应用示例 什么是验证曲线呢，其内容主要包含当超参数变化时，loss的变化情况。 什么是验证曲线 验证曲线主要反应的是当超参数变化时，模型的训练状况，常用的表示方法是训练集的loss和测试集的loss与超参数之间的关系。其示意图如下： sklearn中验证曲线的实现 在进行验证曲线的绘制之前，首...
【sklearn库】【安装】【交叉验证】
wq6qeg88的博客
03-13 434
sklearn 库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用 sklearn 库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。sklearn 库是在 Numpy 、 Scipy 和 matplotlib 的基础上开发而成的,因此在介绍 sklearn 的安装前,需要先安装这些依赖库。sklearn 是 scikit-learn 的简称,是一个基于 Python 的第三方模块。
Python学习第十一天之Sklearn
m0_47396441的博客
01-21 1301
PCA 是一种常用的降维技术，它通过线性变换将数据从高维空间映射到低维空间，使得新特征（主成分）尽可能保留数据的方差。在上面的例子中，X 是特征矩阵，X中的每一列都是一个特征，包含了所有的输入变量。通过将数据分成多个子集，每次使用一个子集作为验证集，其余作为训练集，重复多次训练和评估模型，最终计算模型的平均性能。在分类问题中，如果数据集的各类别样本数量差异较大，可能会导致模型偏向预测多数类，从而影响模型的性能。RFE 是一种通过递归的方式，逐步删除最不重要的特征，从而选择最优特征的方法。
sklearn中的逻辑回归
momokofly的博客
12-12 2518
1 概述 1.1 名为“回归”的分类器 逻辑回归是一种名为“回归”的线性分类器，它的本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，写作一个几乎人人熟悉的方程： z=a0+a1x1+a2x2+...+anxnz=a_0+a_1x_1+a_2x_2+...+a_nx_nz=a0​+a1​x1​+a2​x2​+...+an​xn​ 其中，aaa被统称为模型的参数，其中a0a_0a0​被称为截距（intercept
随机森林在sklearn中的实现
momokofly的博客
03-15 6042
随机森林 1 概述 1.1 集成算法概述 集成学习本身不是单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。 集成算法的目标：集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。 多个模型集成成为的模型叫做集成评估器（ensemble estimator），组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器（base estimator）。通常来说，有三类集成算法：装袋法（Bagging）、提升法（Boosting）和stacking。 B
【模型调优】验证曲线
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
02-27 1079
在机器学习和深度学习中，超参数的选择对模型的性能有着至关重要的影响。如何有效地选择最优的超参数是机器学习调优中的一项重要任务。验证曲线（Validation Curve）是一个非常有用的工具，它能够帮助我们评估模型在不同超参数取值下的表现，并帮助我们选择出最佳的超参数。 验证曲线通常将超参数的取值范围作为横轴，模型的性能指标（如准确率、均方误差等）作为纵轴。通过绘制验证曲线，我们可以直观地了解超参数对模型性能的影响，并据此选择出性能最优的超参数值。
caffe 绘制训练集和测试集的loss和accuracy对比曲线
04-20
利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。加强版，可以绘制对比曲线。辛辛苦苦修改作成的代码，大家还是给点儿资源分做鼓励吧，如果实在需要又没有资源分，请根据博客留下的联系方式联系我，发送到你邮箱。
机器学习-验证曲线和学习曲线
09-06 976
验证曲线帮助选择最优的超参数，通过观察模型性能随超参数变化的曲线，可以找到平衡过拟合和欠拟合的最佳点。学习曲线帮助评估模型随数据量变化的拟合情况，指导我们是否需要更多数据或调整模型复杂度。
【漫话机器学习系列】161.验证曲线（Validation Curve）
最新发布
IT古董
03-25 1035
在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数的选择至关重要。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，而验证曲线（Validation Curve）就是用于分析超参数对模型表现影响的工具之一。本文将详细介绍验证曲线的概念、用途、如何绘制及其在模型优化中的作用。
机器学习的学习曲线和验证曲线
liujing319的专栏
01-14 5941
         最近在复盘优达学城的机器学习项目， 重新写了一下波斯顿放假预测的项目，除了模型的选择及网格搜索进行选择参数的相关知识外，还着重复习了关于学习曲线和复杂度曲线（验证曲线）         首先学习曲线和复杂度曲线（验证曲线）的区别，学习曲线是指在参数值确定的情况下，训练集和验证集的得分情况的对比，复杂度曲线（验证集曲线）是展示某个参数在取不同值时候，训练集与测试集得分情况的对比。...
验证曲线函数validation_curve
qq_48566899的博客
05-12 1094
validation_curve验证曲线函数 from sklearn.model_selection import validation_curve#导入验证曲线函数 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import Ridge#导入sklearn的岭回归模块 boston=load_boston() 将原始数据打乱为随机顺序 # 将原始数据打乱为随机顺序 import numpy as np np.ra
验证曲线：概念、绘制方法和实践（Python）
CyberNova的博客
09-06 281
通常，我们会选择一个性能指标（如准确率、F1分数等）作为纵轴，选择一个超参数作为横轴，然后绘制模型在不同超参数取值下的性能曲线。验证曲线帮助我们理解模型在不同参数配置下的行为，并帮助我们选择最优的参数配置。通过绘制验证曲线，我们可以观察模型在不同超参数取值下的表现，并选择最优的超参数配置。以上就是关于验证曲线的详细解释和实践，通过绘制验证曲线，我们可以更好地理解模型在不同超参数取值下的性能，并选择最优的超参数配置。在上面的代码中，我们选择了C=10作为最优值，并使用该值训练了一个新的SVM模型。
SVM和KNN的验证曲线
haha456487的博客
01-15 978
验证曲线 采用sklearn库，validation_curve的画法直接参考sklearn中文文档即可。点击此处 代码如下 >>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection import validation_curve >>> from sklearn.datasets impo...
训练集 验证集loss曲线已经平稳，但训练集 验证集acc曲线 一直波动，不平稳
weixin_56833645的博客
08-30 942
1. 训练和验证集的不平衡 描述：训练集和验证集的类别分布不均衡可能导致精度曲线的波动。例如，如果某些类别在验证集中出现得很少，模型可能对这些类别的精度波动较大。 解决方案： 类别平衡：尝试通过过采样、欠采样或类别权重调整来平衡类别分布。 数据增强：通过数据增强增加少数类的样本量。 2. 模型的不稳定性 描述：模型的参数设置、学习率等可能导致训练过程中的不稳定性。这种不稳定性会反映在精度曲线的波动上。 解决方案： 调整学习率：尝试使用学习率调度器或调整学习率的值。过高的学习率可能导致训练
验证曲线（ validation curve）是什么？如何绘制验证曲线（ validation curve）？验证曲线（ validation curve）详解及实践
data+scenario+science+insight
05-04 2675
验证曲线（ validation curve）是什么？如何绘制验证曲线（ validation curve）？验证曲线（ validation curve）详解及实践 验证曲线（ validation curve）和学习曲线（learning curve）有什么区别？ 验证曲线（ validation curve）就是只设置了一个超参数的GridSearchCV或者RandomSearchCV、所以GridSearchCV或者RandomSearchCV就是验证曲线的升级版本。 验证曲线的横坐标.
mnist热力图及误差曲线
12-27
### 绘制MNIST数据集的热力图 为了绘制MNIST数据集中单个样本的热力图，可以利用`matplotlib`和`seaborn`库来展示图像矩阵中的数值分布情况。下面提供了一个简单的例子说明如何加载MNIST数据并创建热力图。 ```python import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_openml import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True) # 获取第一个训练样本的数据及其标签 image_data = mnist.data.iloc[0].values.reshape(28, 28) label = mnist.target[0] plt.figure(figsize=(6, 6)) sns.heatmap(image_data, annot=False, cmap='viridis') plt.title(f'MNIST Digit {label}') plt.show() ``` 这段代码展示了如何获取MNIST的第一个手写数字，并将其转换成28x28大小的灰度图像用于显示[^1]。 ### MNIST 数据集上的误差曲线绘制 当涉及到评估机器学习模型的表现时，通常会计算损失函数随迭代次数的变化趋势，即所谓的误差曲线。以下是基于PyTorch框架下构建的一个简易示例，假设已经完成了一轮或多轮epoch的学习过程： ```python epochs = range(len(training_losses)) # 假设training_losses是从训练过程中收集到的一系列loss值列表 plt.plot(epochs, training_losses, 'g', label='Training loss') if validation_losses is not None: plt.plot(epochs, validation_losses, 'b', label='Validation loss') # 同样地，validation_losses代表验证阶段产生的loss序列 plt.title('Training and Validation Losses over Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() ``` 此部分脚本假定存在两个变量——`training_losses` 和 `validation_losses` ，它们分别保存着每次更新后的平均batch损失值。通过调用Matplotlib绘图功能，就可以直观地观察到随着训练深入，两种不同场景下的错误率变化状况[^2]。
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