三、数据评估之交叉验证法、留出法、自助法 1：SVM分类器 2：K近邻分类器 ---- 一、单变量线性回归 提出问题 假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系： ?...因此，即使只有一个变量，LinearRegression也要求输入的特征值以矩阵形式(列向量)存在。...([[0],[10],[14],[25]]) 将待预测的数据放置在一个矩阵(或列向量)中，可以批量预测多个数据 结果 根据判别函数，绘制拟合直线，并同时显示训练数据点。...三、数据评估之交叉验证法、留出法、自助法 1：SVM分类器 from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score,cross_validate...import KFold,LeaveOneOut,LeavePOut,ShuffleSplit # 交叉验证所需的子集划分方法（KFold做k折交叉验证；LeaveOneOut留一法；LeavePOut
学习目标 掌握数据集划分中留出法、交叉验证法、留一法 API 的使用 了解数据集划分中自助法的采样规则 掌握分类问题评估方法 1. 数据集划分 1.1 为什么要划分数据集?...思考：我们有以下场景： 将所有的数据都作为训练数据，训练出一个模型直接上线预测 每当得到一个新的数据，则计算新数据到训练数据的距离，预测得到新数据的类别 存在问题： 上线之前，如何评估模型的好坏...: print('分层交叉验证:', Counter(y[test])) if __name__ == '__main__': test() 1.5 留一法 留一法( Leave-One-Out...利用训练好的模型使用测试集的特征值进行预测 将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比 这个百分比就是准确率 accuracy， 准确率越高说明模型效果越好 from sklearn...小结 留出法每次从数据集中选择一部分作为测试集、一部分作为训练集 交叉验证法将数据集等份为 N 份，其中一部分做验证集，其他做训练集 留一法每次选择一个样本做验证集，其他数据集做训练集
¶ 思考：我们有以下场景： 将所有的数据都作为训练数据，训练出一个模型直接上线预测 每当得到一个新的数据，则计算新数据到训练数据的距离，预测得到新数据的类别 存在问题： 上线之前，如何评估模型的好坏...测试集用于模型验证 也称之为简单交叉验证 交叉验证：将数据集划分为训练集，验证集，测试集 训练集用于模型训练 验证集用于参数调整 测试集用于模型验证 留一法：每次从训练数据中抽取一条数据作为测试集 自助法...: print('分层交叉验证:', Counter(y[test])) if __name__ == '__main__': test() 1.5 留一法 留一法( Leave-One-Out...[0] 2.2 SKlearn中模型评估API介绍 sklearn封装了计算准确率的相关API： sklearn.metrics包中的accuracy_score方法: 传入预测结果和测试集的标签， 返回预测准去率...小结¶ 留出法每次从数据集中选择一部分作为测试集、一部分作为训练集 交叉验证法将数据集等份为 N 份，其中一部分做验证集，其他做训练集 留一法每次选择一个样本做验证集，其他数据集做训练集 自助法通过有放回的抽样产生训练集
交叉验证用在数据量不是很充足的情况(比如数据量小于一万条)，能够从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，能够一定程度上减小过拟合。...= digits.target[train_idx] #训练集标签 y_test = digits.target[test_idx] #测试及标签 3.3 留一法交叉验证 留一法交叉验证...因此，对于N个样本，每次选择N-1个样本来训练数据，留一个样本来验证模型的好坏。此方法主要适用于数据量非常小的情况，比如N小于50的时候，推荐采用留一交叉验证。...() #留一法交叉验证 loo = model_selection.LeaveOneOut() digits_gen = loo.split(digits.data) for train_idx, test_idx...其实很简单，如果我们只是对数据做一个初步的模型建立，不是要做深入分析的话，简单交叉验证就可以。否则就用k折交叉验证。在样本量少的时候，使用留一交叉验证。
留出法(Holdout) k-fold 交叉验证(Cross Validation) 留一法(Leave One Out, LOO) 自助法(bootstrapping) 2.2.1 留出法(Holdout...print(scores) # 将预测准确平均率打印出 print(scores.mean()) 2.2.3 留一法 留一法是 k-fold 交叉验证的一个特例情况，即让 k=N, 其中 N 是原始数据集的样本数量...，这样每个子集就只有一个样本，这就是留一法。...留一法的优点就是训练数据更接近原始数据集了，仅仅相差一个样本而已，通过这种方法训练的模型，几乎可以认为就是在原始数据集上训练得到的模型 。...留一法受训练样本规模变化的影响较小，但是计算复杂度太高。 自助法是一个以自助采样法(bootstrap sampling)为基础的比较好的解决方案。同时，它也是随机森林算法中用到的方法。
2. 1留出法（简单交叉验证） 留出法 (hold-out) 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。...: print('分层交叉验证:', Counter(y[test])) if __name__ == '__main__': test() 2.3留一法 留一法( Leave-One-Out...留一法 spliter = LeaveOneOut() for train, test in spliter.split(x, y): print('训练集:', len...，但是哪一种划分得出的预测值是最好的呢？️...利用训练好的模型使用测试集的特征值进行预测 将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比 这个百分比就是准确率 accuracy， 准确率越高说明模型效果越好 from sklearn
这个类允许我们指定一个模型列表和一个投票方法（如’hard’或’soft’）来组合它们的预测。...这些类允许我们指定一组模型和一个投票方法（如’hard’或’soft’）来组合它们的预测。...以下是如何在回归问题中使用平均集成的示例： # 导入库 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import...以下是如何在分类问题中使用堆叠集成的示例： # 导入库 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import...换句话说，自助法使预测更加一致但不一定更准确。
一、简介 在现实的机器学习任务中，我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练，以尽可能高的精度为目标，但这里便出现一个问题，一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体，其分布也不一定就与真实的全体相同...，并通过sklearn进行演示； 二、留出法 留出法（hold-out）在前面的很多篇博客中我都有用到，但当时没有仔细介绍，其基本思想是将数据集D（即我们获得的所有样本数据）划分为两个互斥的集合，将其中一个作为训练集...5,20等； 假定数据集D中包含m个样本，若令k=m，则得到了交叉验证法的一个特例：留一法（Leave-one-out），显然，留一法不受随机样本划分方式的影响，因为m个样本只有唯一的方式划分m个子集...——每个子集包含一个样本，留一法使用的训练集与初始数据集相比只少了一个样本，这就使得在绝大多数情况下，留一法中被实际评估的模型与期望评估的用D训练出的模型很相似，因此，留一法的评估结果往往被认为比较准确...LeaveOneOut(): 对应先前所介绍的留出法中的特例，留一法，因为其性质很固定，所以无参数需要调节，下面以一个简单的小例子进行演示： from sklearn.model_selection
） 留一法： LeaveOneOut （留一） LeavePOut （留P验证，当P = 1 时变成留一法） 随机划分法： ShuffleSplit （随机打乱后划分数据集） StratifiedShuffleSplit...（随机打乱后，返回分层划分，每个划分类的比例与样本原始比例一致） 以上方法除了留一法都有几个同样的参数： n_splits：设置划分次数 random_state：设置随机种子 以上的划分方法各有各的优点...，留一法、K折交叉验证充分利用了数据，但开销比随机划分要高，随机划分方法可以较好的控制训练集与测试集的比例,（通过设置train_size参数）详细可查看官方文档。...np.random.randint(1,10,20) kf = KFold(n_splits=5) for train,test in kf.split(X): print(train,'\n',test) # 留一法划分数据...predict(x)用于对数据的预测，它接受输入，并输出预测标签，输出的格式为numpy数组。我们通常使用这个方法返回测试的结果，再将这个结果用于评估模型。
装袋法流程如下 乍一看图中的步骤可能有些复杂，现在来逐步拆解。装袋法中的装袋二字是精髓，顾名思义即将多个模型装入同一个袋子后，让这个袋子作为一个新的模型来实现预测需求，仅此而已。...我们有一大个电子表格存着大量的历史数据，大概50多个变量(50多列)，变量们来自几个不同的公司如人行，电信等(同一个客户在不同公司)，最后希望预测的是该客户是否会违约。...，而且较随意，具体随意程度参见下图： 红框表示数据缺失，这里只展示了部分行和部分列数据，如果这份数据表的规模为 4万行 * 50列，那这数据缺失的分布得有多随意啊 ？？...如果权重不一样的话，便是后续推文会提及的Adaboost等集成学习中的提升分支了。 问：装袋法中袋子中的模型越多越好吗？袋中用来训练每个模型的源数据比例也是越多越好吗？...因为集成学习与神经网络一样，都属于解释性较差的黑盒模型，所以我们无需过分探究数据集中每个变量的具体含义，只需关注最后一个变量broadband即可，争取通过如年龄，使用时长，支付情况以及流量和通话情况等变量对宽带客户是否会续费做出一个较准确的预测
装袋法中的装袋二字是精髓，顾名思义即将多个模型装入同一个袋子后，让这个袋子作为一个新的模型来实现预测需求，仅此而已。...我们有一大个电子表格存着大量的历史数据，大概50多个变量(50多列)，变量们来自几个不同的公司如人行，电信等(同一个客户在不同公司)，最后希望预测的是该客户是否会违约。电子表格组成如下： ?...红框表示数据缺失，这里只展示了部分行和部分列数据，如果这份数据表的规模为 4万行 * 50列，那这数据缺失的分布得有多随意啊 ?？？所以，到底该如何充分利用这残次不齐的数据就成了呈待解决的关键问题。...如果权重不一样的话，便是后续推文会提及的Adaboost等集成学习中的提升分支了。 ? 问：装袋法中袋子中的模型越多越好吗？袋中用来训练每个模型的源数据比例也是越多越好吗？...因为集成学习与神经网络一样，都属于解释性较差的黑盒模型，所以我们无需过分探究数据集中每个变量的具体含义，只需关注最后一个变量broadband即可，争取通过如年龄，使用时长，支付情况以及流量和通话情况等变量对宽带客户是否会续费做出一个较准确的预测
0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 0.9649122807017544, 1.0] 30.956140350877193 04 留一法...&留P法 LeaveOneOut&LeavePOut LOO留一法是特殊的K折交叉验证，即k=m（m为样本总数量），就是说每次进行只留下一个样本用作测试集，其余m-1全为训练集，进行m次训练，取m次的评估结果的平均值进行模型选择...个train-test pairs，当P>1时，测试集将会发生重叠，当P=1的时候，就变成了留一法。...优缺点：自助法在数据集较小，难以有效划分训练/测试集时很有用，但是，自助法改变了初始数据集的分布，这会引入估计偏差，所以在数据量足够时，一般采用留出法和交叉验证法。...数据技术|爬虫一下，百度付费文档轻松得，不用花钱，不用花钱，不用花钱！！！ 你永远都不知道男生有多想和18岁女孩子谈恋爱！ "最萌身高差"究竟有多萌?
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。...一行画出 ROC-AUC 图 实现堆积法 (stacking) 为任何模型估计特征重要性 用 k-近邻法来填充缺失值 首先加载下面例子共用的包。....,5) 不是一件容易讲清的事，我试试，先看一个二分类预测类别以及预测正类概率的表 (按照预测概率降序排序，其中正类 P 和负类 N 都有 10 个)。...这种数据形式最适合用箱形图 (box plot) 展示，均值是用来决定哪个特征最重要的，在箱形图中用一条线表示 (通常这条线指的中位数)。...X 的每一列代表一个特征，原始的 X 为 [[1. 2. nan] [3. 4. 3. ] [nan 6. 5. ] [7. 8. 9. ]] 在第一列中，离 nan 最近的 2 个邻居是
模型比较与选择：交叉验证：解释K折交叉验证、留一法（LOOCV）、自助法等原理与优缺点，编写相关代码。...网格搜索与超参数调优：阐述网格搜索、随机搜索等超参数优化方法，演示如何在scikit-learn中实现。...高级主题探讨：模型融合：理解集成学习（如Bagging、Boosting、Stacking）原理，讨论其在提升模型性能上的作用。...二、易错点与规避策略混淆评估指标：误区：在分类问题中，不加区分地使用准确率作为唯一评估标准，忽视了类别不平衡对评估结果的影响。...规避：根据任务特点选择合适的评估指标，如面对类别不平衡问题时，优先考虑精确率、召回率、F1分数或AUC-ROC曲线。
交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表，可以在一定程度上减小过拟合。 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 可以选择出合适的模型 ---- 主要有哪些方法？...留一法（Leave one out cross validation） ?...当 k＝m 即样本总数时，叫做 ** 留一法（Leave one out cross validation）**， 每次的测试集都只有一个样本，要进行 m 次训练和预测。...还有一种比较特殊的交叉验证方式，Bootstrapping： 通过自助采样法， 即在含有 m 个样本的数据集中，进行 m 次有放回地随机抽样，组成的新数据集作为训练集。...留出法 （holdout cross validation） 下面例子，一共有 150 条数据： >>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection
测试数据：在学习完成之后，对模型精读进行评估时所使用的数据。 机器学习是一门以构建模型对未知数据进行预测的学术体系；而统计学是分析数据对产生这一数据的背景进行描述的学术体系。...大多数情况下，相比训练数据，测试数据所占的分量较少，一般为20%左右。 划分数据的方法： 留出法：将所给的数据集划分为训练数据和测试数据这两种数据的一种简单方法。...# 导入执行代码时需要使用的模块 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split #...因此需要进行重复k次的学习和评估，对得到的k个性能评估数据取平均值，从而计算出模型的平均性能。特殊的包括留一交叉验证，意指使用除某一行以外的所有数据进行学习，主要是处理非常小的数据。...(scores) print("平均分数:", scores.mean()) 自助法：在留出法与交叉验证法中，会因训练样本规模的不同而导致估计偏差，留一法计算复杂度又太高，而自助法可以减少训练样本规模不同造成的影响
交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。...用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。 ...个样本来训练数据，留一个样本来验证模型预测的好坏。此方法主要用于样本量非常少的情况，比如对于普通适中问题， ? 小于50时，我一般采用留一交叉验证。 ...一句话总结，如果我们只是对数据做一个初步的模型建立，不是要做深入分析的话，简单交叉验证就可以了。否则就用S折交叉验证。在样本量少的时候，使用S折交叉验证的特例留一交叉验证。 ...此外还有一种比较特殊的交叉验证方式，也是用于样本量少的时候。叫做自助法(bootstrapping)。比如我们有m个样本（m较小），每次在这m个样本中随机采集一个样本，放入训练集，采样完后把样本放回。
作者：GC_AIDM 原文：https://www.cnblogs.com/shenggang/p/12133016.html 一、什么是类不平衡 在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少...如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。...在数据不平衡时，默认的阈值会导致模型输出倾向于类别数据多的类别。阈值移动是通过改变决策阈值来偏重少数类。 3 、调整代价或权重法 通过调整不同类类的代价或权重来偏重少数类以改进分类性能。...尝试了多种方法，以此数据案例结果来看，法二XGboost模型比较好，当然最优结果不止局限于此，大家可以尝试其它方法优化结果法一：SMOTE算法、LR模型以及阈值移动的方法 import pandas as...xgb.fit(X_train,y_train) # 基于拟合的模型对测试数据集进行预测 y_pred = xgb.predict(X_test) # 返回模型的预测效果 print('模型的准确率为
，也就是说将所有的样本点都完全落在这根曲线上，使得整体的均方误差为 0； 红色曲线并不是所计算出的拟合曲线，而此红色曲线只是原有的数据点对应的 y 的预测值连接出来的结果，而且有的地方没有数据点，因此连接的结果和原来的曲线不一样...当需要运行时可以使用它 KFold n 次，在每次重复中产生不同的分割。 留一交叉验证： LeaveOneOut (或 LOO) 是一个简单的交叉验证。...SGDRegressor train MSE: 0.13809527090941803 4 折 SGDRegressor test MSE: 0.16535259610698216 留一法...Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。...对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）---->主流多智能算法教学（gym环境为主）---->单智能多智能题实战（论文复现偏业务如：无人机优化调度、电力资源调度等项目应用） 自然语言处理相关规划
对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。 3....但是据我所知 ，如果做不好细节，这个方法非常容易出现过拟合，所以需要配合留一法或者五折交叉验证进行特征的编码。还有根据方差加入惩罚项防止过拟合的方法，如果有兴趣的话我以后会更。 4....其中y+代表所有正Label的个数，m是一个调参的参数，m越大过拟合的程度就会越小，同洋的在处理连续值时n+可以换成label的求和，y+换成所有label的求和。 8....例如在IJCAI-18商铺中用户定位比赛中，一个很好的baseline就是把高维稀疏的wifi信号向量直接当做特征放到Xgboost里面，也可以获得很好的预测结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
