我们有一个二分类模型，结果如下: 精确率:0，召回率:1 这里取算术平均值，得到0。5。很明显，上面的结果来自于一个“傻瓜”的分类器，它忽略了输入，只选择其中一个类作为输出。...我们还可以绘制％Cumulative Good和Bad来查看最大分离程度。以下是一个示例图： ? 到目前为止所涵盖的指标主要用于分类问题。...k折交叉验证广泛用于检查模型是否过拟合。如果k次建模中的每一次的性能度量彼此接近，则度量的均值最高。在Kaggle比赛中，你可能更多地依赖交叉验证分数而不是Kaggle公共分数。...k折交叉验证为我们提供了一种使用每个数据点的方法，可以在很大程度上减少这种选择偏差。 另外，本文中介绍的度量标准是分类和回归问题中评估最常用的度量标准。 你在分类和回归问题中经常使用哪个指标？...你之前是否使用过k折交叉验证进行分析？你是否看到使用各种验证的好处？请在下面的评论部分告诉我们你的看法。
ROC-AUC ROC-AUC是一种在二进制分类问题中广泛使用的性能度量方法。它衡量的是ROC曲线下的面积，而ROC曲线则描绘了在不同阈值下，真阳性率（也称为敏感度或召回率）与假阳性率之间的关系。...ROC曲线提供了一种直观的方式来观察模型在各种阈值设置下的性能。通过改变阈值，我们可以调整模型的真阳性率和假阳性率，从而获得不同的分类结果。...马修斯相关系数（MCC） MCC（Matthews 相关系数）是一个在二元分类问题中使用的度量值，它为我们提供了一种综合考虑了真阳性、真阴性、假阳性和假阴性关系的评估方式。...交叉熵损失 交叉熵损失是一种在分类问题中常用的性能度量指标，尤其适用于模型的输出为概率值的情况。该损失函数用于量化模型预测的概率分布与实际标签分布之间的差异。...采用深度学习算法，可以将发动机传感器获得的数据（原始测量）直接作为数据输入，通过特征学习得到特征标签，用于监督学习来检测发动机的异常情况。
这是一种将弱学习器转变为强学习器的方法。梯度增强是Boosting的一个示例，这是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，可产生集成或弱预测模型形式的预测模型，像决策树。...详细信息查看： L1 L2正则化^41 简单化的正则化：L2正则化^42 L1和L2之间的差异^43 交叉验证 交叉验证是一种通过在可用输入数据的子集上训练几个ML模型并在数据的另外子集上对其进行评估来评估机器学习模型的技术...不同类型的交叉验证技术有: 留出法 k折交叉验证(最为流行) Leave-P-out 详细信息查看： 交叉验证^44 为什么以及如何交叉验证模型？...详细信息查看： 了解回归评估指标^46 选择正确的度量标准来评估机器学习模型^47 MAE和RMSE-哪个指标更好？...ACC: AUC测量整个ROC曲线下方的整个区域面积。 它提供了跨所有可能的分类阈值的性能的总体度量。 ?
交叉验证（CV）通过系统地交换样本进行测试和训练来适合整个总体的数据。...交叉验证有多种形式，包括： k折 - 将总体划分为K个相同大小的样本，并在训练/测试分割上执行K次迭代 留一法 分层 嵌套交叉验证 除了参数调整和/或变量选择以外，如果我们想验证模型，则需要嵌套交叉验证...使用通常的建模步骤选择最好的一组预测变量： 候选变量的选择 精细的分类 使用最佳分箱进行粗分类 证据权重或虚拟变换 逐步逻辑回归模型 如果不是在步骤1中创建的，则将完整的不平衡数据集划分为训练和测试分区...装袋和提升是典型的技术，用于制造更强的预测器，并克服过度拟合而不使用欠采样或过采样。...Boosting通过在每次迭代中逐渐构建一个更强的预测器并从前一次迭代中的错误中学习来进行工作。 如上所述，精度不是不平衡数据的首选度量，因为它只考虑正确的预测。
为此，需要使用一个“测试集”来测试学习器对新样本的判别能力，然后用测试集的“测试误差”作为泛化误差的近似，需要注意的是测试集应该尽可能与训练集互斥。...与留出法类似，将数据集D划分为k个子集存在多种划分方式，因此要随机使用不同的划分重复p次，最终的评估结果是这p次k折交叉验证结果的均值，常见的是10次10折交叉验证。...因此，在初始数据量足够时，留出法和交叉验证法更常用。...错误率和精度 在分类任务中，即预测离散值的问题，最常用的两种性能度量，错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例，错误率+精度=1。 ? ?...因此，使用查准/查全率更适合此类需求的性能度量。对于二分类问题，分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下： ? 查准率与查全率是一对矛盾的度量。
但在留出法和交叉验证法中，由于保留了一部分样本用于测试，因此实际评估的模型所使用的训练集比D小，这必然会引入一些因训练样本规模不同而导致估计偏差。留一法受训练样本规模影响较小，但计算复杂度又太高了。...因此，在初始数据量足够是，留出法和交叉验证法更常用一些。 3 性能度量 在预测任务中，给定样本集 ? 其中，yi是示例xi的真实标记。 回归任务中最常用的性能度量是[均方误差]， ?...交叉验证t检验 4.2 上面介绍的“二项检验”和“t检验”都是对关于单个学习器泛化性能的假设进行检验，而现实任务中，更多的时候我们需对不同学习器的性能进行比较。...对两个学习器A和B，若我们使用"k折交叉验证法"，则可用“成对t检验”（paired t-tests）来进行比较检验。...对于二分类问题，使用“留出法”估计学习器A和B的测试误差，可采用McNemar检验。
当然，观察一个邻近样本可能会产生偏差和错误，KNN方法就制定了一系列的规则和流程来决定最优化的邻近样本数量，比如，检验k>1的邻近样本并且采纳取大多数的规则来决定分类。 ?...仅比较测试集当中的预测值和真实值 5. 将ML模型应用到测试集，并使用每个块重复测试K次 6. 把模型的度量得分加和并求K层的平均值 如何选择K？ 如同你注意到的，交叉验证比较的一点是如何为K设置值。...事实上，不均匀分布可能会更偏好非参数ML分类器，在我的另一篇文章（使用5个分类器对罕见事件进行分类，https://medium.com/m/global-identity?...这个可能是参数和非参数模型中潜在的数学和统计假设导致的。 2. 数据分组 如上所述，我们需要将数据集进行分组，分为训练集和测试集，并采取k层交叉验证来选择最佳的ML模型。...训练模型 让我们编写一个新的函数（“calc_error_rate”）来记录错误分类率。该函数计算当使用训练集得到的预测标签与真正的结果标签不相匹配的比率。它测量了分类的正确性。
留出法的特点： 直接划分训练集与测试集； 训练集和测试集采取分层采样； 随机划分若干次，重复试验取平均值 2.2.2 交叉验证 CV 交叉验证法 cross-validation：先将数据集 ?...例如，在研究对比不同算法的泛化性能时，我们用测试集上的判别效果来估计模型在实际使用时的泛化能力，而把训练数据另外划分为训练集和验证集，基于验证集上的性能来进行模型选择和调参。...利用ROC曲线比较学习器的性能优劣 若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住” ，则可断言后者的性能优于前者 若两个学习器的ROC曲线发生交叉，则难以一般性地断言两者孰优孰劣，此时如果一定要进行比较...分别为上底和下底，更详细的解析可以参考南瓜书 AUC 指标用来评估分类器性能，可以兼顾样本中类别不平衡的情况（当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变），这一点上要比分类准确率更加具有参考价值...整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能，至于在实际操作中使用什么样的评估指标来进行评价，还要视具体的分析目标而定。
常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。...留出法 留出法(hold-out)直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试集T，即有 image.png 建议： 训练集/测试集：2/3~4/5 交叉验证法 交叉验证法...故在数据量足够时，留出法与交叉验证更为常用。 性能度量 在预测任务中，给定样本集 其中，yi是示例xi的真实标记。...当曲线没有交叉的时候：外侧曲线的学习器性能优于内侧； 当曲线有交叉的时候： 第一种方法是比较曲线下面积，但值不太容易估算； 第二种方法是比较两条曲线的平衡点，平衡点是“查准率=查全率”时的取值，在图中表示为曲线和对角线的交点...平衡点在外侧的 曲线的学习器性能优于内侧。 第三种方法是F1度量和Fβ度量。F1是基于查准率与查全率的调和平均定义的，Fβ则是加权调和平均。
，显然我们可以使用错误率来衡量有多少比例的瓜被判别错误。...我们使用以上的理解方式来记住TP、FP、TN、FN的意思应该就不再困难了。...因为这个值不容易估算，所以人们引入“平衡点”(BEP)来度量，他表示 “查准率=查全率” 时的取值，值越大表明分类器性能越好，以此比较我们一下子就能判断A较B好。...进行学习器比较时，与PR图相似，若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线包住，那么我们可以断言后者性能优于前者；若两个学习器的ROC曲线发生交叉，则难以一般性断言两者孰优孰劣。...ROC和PRC在模型性能评估上效果都差不多，但需要注意的是，在正负样本分布得极不均匀(highly skewed datasets)的情况下，PRC比ROC能更有效地反应分类器的好坏。
1，预测的数据点类别为0 我们可以使用sklearn的混淆矩阵函数confusion_matrix，用于计算分类模型混淆矩阵的度量。...我们可以使用sklearn的classification_report功能，用于获取分类模型的分类报告的度量。...8 AUC (Area Under ROC curve) AUC（曲线下面积）-ROC（接收器工作特性）是基于不同阈值的分类问题性能指标。顾名思义，ROC是一条概率曲线，AUC衡量可分离性。...简单地说，AUC-ROC度量将告诉我们模型区分类的能力，AUC越高，模型越好。...9 LOGLOSS (Logarithmic Loss) 它也称为逻辑回归损失或交叉熵损失。它基本上定义在概率估计上，并测量分类模型的性能，其中输入是介于0和1之间的概率值。
测试集(用于评估)应该与训练集(用于模型学习)“互斥” 常见方法: 留出法(hold-out) 交叉验证法(cross validation) 自助法(bootstrap) 1....image 典型的 10折交叉验证 3....(performance measure)是衡量模型泛化能力的数值评价标准,反映了当前问题(任务需求) 使用不同的性能度量可能会导致不同的评判结果 关于模型“好坏”的判断,不仅取决于算法和数据, 还取决于当前任务需求...image 比如:回归(regression) 任务常用均方误差: image 4.3 机器学习的评估度量指标 分类问题的常用性能度量 错误率: image 精度:...image 分类问题的常用性能度量 二分类混淆矩阵 image 查准率(准确率): image
我将使用著名的iris数据集，该数据集可对各种不同的iris类型进行各种测量。pandas和sckit-learn都可以轻松导入这些数据，我将使用pandas编写一个从csv文件导入的函数。...该功能需要 特征X， 目标y， （决策树）分类器clf， 尝试参数字典的param_grid 交叉验证cv的倍数，默认为5。...与网格搜索类似，参数为： 功能X 目标y （决策树）分类器clf 交叉验证cv的倍数，默认为5 n_iter_search的随机参数设置数目，默认为20。 好的，我们已经定义了所有函数。...在下面的所有示例中，我将使用10倍交叉验证。...要查看决策树是什么样的，我们可以生成伪代码以获得最佳随机搜索结果 并可视化树 visualize_tree(dt_ts_rs, features, fn="rand_best") 结论 因此，我们使用了带有交叉验证的网格和随机搜索来调整决策树的参数
验证集 2.2 性能度量(performance measure) 2.2.1 错误率与精度 2.2.2 查准率与查全率 2.2.3 查准率-查全率曲线（P-R曲线）、BEP 2.2.4 ROC与AUC...通常我们用一个测试集(testing set)来测试学习器对新样本的分类能力，并以测试集上的测试误差作为该学习器泛化误差的近似。...为减少由于数据集划分的不同而引入的差别，k 折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复p次，最终的结果是这p次k 折交叉验证结果的平均值（常见的为10次10折交叉验证）。...2.2 性能度量(performance measure) 性能度量是衡量模型泛化能力的评价标准，反映了任务需求 使用不同的性能度量往往会致不同的评判结果 什么样的模型是“好”的，不仅取决于算法和数据...前面讲述的是实验评估方法和性能度量，但是单凭这两个就相对学习器进行性能评估还是不够的， 原因在于： 1.
[15]: sgd_c.predict([one_digit]) # one_digit是0，非5 表示为False Out[15]: array([ True]) 性能测量1-交叉验证 一般而言，...使用cross_val_score来评估分类器： In [17]: # 评估分类器的效果 from sklearn.model_selection import cross_val_score cross_val_score...性能测量2-混淆矩阵 预测结果 评估分类器性能更好的方法是混淆矩阵，总体思路是统计A类别实例被划分成B类别的次数 混淆矩阵是通过预测值和真实目标值来进行比较的。...3-ROC曲线 绘制ROC 还有一种经常和二元分类器一起使用的工具，叫做受试者工作特征曲线ROC。...，同时利用交叉验证来评估我们的分类器，以及使用不同的指标（精度、召回率、精度/召回率平衡）、ROC曲线等来比较SGD和RandomForestClassifier不同的模型。
(coef(cv, s = lambda.min))[-1] 这个初始过程给出了基于10折交叉验证选择的最佳岭回归模型的一组系数，使用平方误差度量 作为模型性能度量。...## 使用10折CV执行自适应套索 ## 类型。度量:用于交叉验证的损失。 类型。...## 使用10折CV执行自适应套索 ## 类型。度量:用于交叉验证的损失。...度量:用于交叉验证的损失。...alpha = 1, ## 使用10折CV执行自适应套索 ## 类型。度量:用于交叉验证的损失。
基础概念错误率（error rate）分类错误的样本数占样本总数的比例精度（accuracy）精度 = 1 - 错误率误差（error）学习器的实际预测输出与样本真实输出之间的差异训练误差 （training...，导致泛化能力的下降的现象欠拟合（underfitting）学习器对训练样本的一般性质尚未学习完毕的现象留出法（hold-out）交叉验证法（cross validation）自助法（bootstrapping...）验证集（validation set）模型评估与选择中用于评估测试的数据集性能度量（performance measure）衡量模型泛化能力的评估标准查准率 （precision）/ 查全率（recall...）P-R 图以查全率、查准率作为坐标轴形成的图Fβ 度量ROC 曲线与 AUC偏差（bias）期望输出与真实标记的差别重要结论过拟合无法避免，只能缓解或者说减少其风险查准率与查全率是一对矛盾的度量。...一般来说，查准率高时，查全率往往偏低；查全率高时，查准率往往偏低若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”，则可断言后者的性能优于前者；若ROC曲线发生交叉，则难以一般性地断言两者优劣，较为合理的判断依据为
01 数据集的划分 留一法、交叉验证、自助法 ? 1.留一法(hold-out) 将训练集划分为互斥的两个集合，其中一个作为训练集，另一个作为测试集。...2.交叉验证(cross validation) 将训练集划分为k个大小相似的互斥子集，每次用k-1个子集的并集作为训练数据集，剩余的那个子集作为测试集，这样可以获得k组训练测试集，从而进行k次训练和测试...但更常用的使用F1来衡量查准率与查全率； F1基于查准率与查全率的调和平均： ? sum为样例总数，具体应用中可能对P和R有不同的倚重。...使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。...简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？
验证 一旦导出了一个分类，就需要在测试数据上验证它。测试数据应该和训练数据不同，否则技术得分（skill score）将过分乐观。这就是所谓的交叉验证。...(15) 最后，对于返回连续决策函数（continuum decision function）而不是离散的二值分类器，我们可以通过计算 ROC 曲线下面积来度量所有可能阈值的平均技术得分（average...多类别分类 我们刚才用了大量时间讨论二元分类器。假设我们可以使用的唯一一个合适的统计分类器是二元分类器，我们如何才能将其泛化到超过两个类别的分类问题中呢？现在我们使用概率论来推导出答案。...编码矩阵 A 代表分割方式：矩阵第 i 行代表在第 j 列使用-1/+1 来分隔第 i 个二元分类器，也就是说第 j 个类别标签被转换成用于训练的-1/+1 和代表完全被排除的 0。...填写公式 (8) 到 (9) 之间缺少的步骤，并计算 ROC 曲线。 5. 导出公式 (13)。 6. 列出不定系数和相关系数（用于二元分类器）作为分类技术的度量的优势。
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