模型评估与选择是数据科学面试中的核心环节，它考验候选者对模型性能的理解、评估方法的应用以及决策依据的逻辑。...如何通过可视化、交叉验证等手段进行诊断？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。...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。...忽视模型验证的重要性：误区：仅依赖训练集上的表现来判断模型好坏，没有进行充分的交叉验证或独立测试集验证。规避：始终坚持“训练-验证-测试”分离原则，运用交叉验证评估模型泛化能力。
Scikit-Learn 的核心功能： 分类任务：用于对数据进行分类，如二分类（例如垃圾邮件分类）和多分类（如手写数字识别）。 回归任务：用于预测连续值，如房价预测、股票市场价格等。...模型评估与交叉验证 模型评估是保证模型泛化能力的关键。Scikit-Learn 的 cross_val_score 函数可以轻松实现交叉验证，从而更准确地评估模型性能。...(f"交叉验证平均准确率: {scores.mean():.2f}") ❓ 5....增加特征或进行特征工程：如创建更多有意义的特征。 问题2：如何处理 Scikit-Learn 中的类别不平衡问题？...猫哥回答： 在类别不平衡的数据集中，使用 class_weight='balanced' 参数，可以使模型在训练时考虑不同类别的比例，减少对多数类的偏向。
然后对其中的核心内容进行了整理。 大家可以看看~ 如何处理不平衡数据集？ 在不平衡数据集中，某些类别的样本数量远多于其他类别，这会导致模型更倾向于预测多数类，而忽略少数类。 列举几种方法~ 1....集成方法 使用集成学习方法如 Bagging 和 Boosting，可以提升模型对不平衡数据集的表现。...在k折交叉验证中，数据集被均匀分成k个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，重复k次，每次选取不同的验证集。...而留一交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，其中k等于数据集的样本数量，每个样本依次作为验证集，其余样本作为训练集。 交叉验证的步骤如下： 将数据集分成k个子集。...，这里是5折交叉验证 # 输出交叉验证得分 print("交叉验证得分:", scores) print("平均交叉验证得分:", scores.mean()) 使用了逻辑回归模型，将数据集分成5折进行交叉验证
在这一部分中，我们将进一步深入探讨更多高级的机器学习操作，包括超参数调优、模型选择、交叉验证以及如何处理不平衡数据集等问题。 1....超参数调优 在机器学习模型中，超参数是那些在模型训练之前需要设置的参数，如决策树的最大深度、逻辑回归的正则化系数等。选择合适的超参数对模型性能有着重要的影响。...以下代码展示了如何在鸢尾花数据集上比较多个模型的表现。...处理不平衡数据集 在实际应用中，不平衡数据集是非常常见的问题。当一个类别的样本远多于其他类别时，模型可能会倾向于预测多的那个类别，从而忽视了其他类别的预测。...接下来，我们对特征数据进行标准化处理。
随着数据量的快速增长和计算能力的提升，机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如金融、医疗、自动驾驶等。在学习机器学习的过程中，掌握一些基础知识是非常重要的。...KNN算法的优点是简单易懂，且对小规模数据集的分类效果较好。示例代码： 使用KNN进行分类任务。...交叉验证（Cross-Validation）交叉验证是一种常见的评估模型性能的方法。它通过将数据集分为多个子集，轮流使用每个子集作为测试集，其他子集作为训练集，从而提高评估的可靠性。...示例代码： 使用交叉验证评估模型。...掌握这些基础知识，能够帮助你在今后的机器学习学习和应用中更加得心应手。希望通过本文，你能获得对机器学习的基本理解，并能够使用Python进行实际操作，开始你的机器学习之旅！
首先问一个问题，在接口测试中，验证被测接口的返回值是否符合预期是不是就够了呢？ 场景 转账是银行等金融系统中常见的一个场景。在在最近的一个针对转账服务的单元测试中，笔者就遇到了上述问题。...同时，该流水号将作为转账申请记录的一部分，写入后台数据库等待后续审核。 从上述介绍中，我们得以了解到，这里的转账服务接口只是完成了申请的接收工作。转账申请需要后续被人工审核后才能完成实际的转账。...我们再添加第二个单元测试用例，来验证数据库写库的数据是否符合预期结果。...如何对两笔申请进行单元测试，Mock又如何写？这个就留给读者自行练习了。 如果不是写库，而是通过MQ对外发布？又如何进行测试呢？...小结 本案例演示了如何使用Mockito提供的Capture特性来验证方法的传参，同时也展示了如何使用AssertJ进行对象的多个属性的断言。
在大多数资源中，用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。 但是，实际开发机器学习模型的主要目的是在构建模型时处理不平衡数据，并调整参数，并将模型保存到文件系统中供以后使用或部署。...在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。 在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...如果您需要在两个不同的数据集上进行拟合和转换，您也可以分别调用拟合和转换函数。 现在，我们共有1599个数据实例，其中855个为劣质葡萄酒，744个为优质。 数据在这里显然是不平衡的。...由于数据实例的数量较少，所以我们将进行过采样。 但重要的是，过采样应该总是只在训练数据上进行，而不是在测试/验证数据上进行。 现在，我们将数据集划分为模型构建的训练和测试数据集。...然后就该对训练数据进行重新采样来平衡它，这样模型就不会出现偏差。 这里我们将使用SMOTE算法进行过采样。
交叉验证（也称为“过采样”技术）是数据科学项目的基本要素。它是一种重采样过程，用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。...优点：和以前一样，简单，易于理解和实施 缺点：不适合不平衡数据集、许多数据与训练模型隔离 4. k-fold cross-validation 在k折交叉验证中，原始数据集被平均分为k个子部分或折叠。...Stratified k-fold cross-validation 对于上面讨论的所有交叉验证技术，它们可能不适用于不平衡的数据集。分层k折交叉验证解决了数据集不平衡的问题。...在分层k倍交叉验证中，数据集被划分为k个组或折叠，以使验证数据具有相等数量的目标类标签实例。这样可以确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类，尤其是在数据集不平衡时。...Nested cross-validation 在进行k折和分层k折交叉验证的情况下，我们对训练和测试数据中的错误估计差。超参数调整是在较早的方法中单独完成的。
如何选择机器学习的特征选择方法 机器学习中数据准备技术的框架 如何网格搜索数据准备技术 如何爬坡机器学习测试集 如何在 Sklearn 中保存和重用数据准备对象 如何在 Python 中转换回归的目标变量...Python 中用于降维的奇异值分解 如何在 Python 中使用标准缩放器和最小最大缩放器变换 机器学习中缺失值的统计插补 使用 Sklearn 的表格数据测试时间增强 如何在机器学习中训练测试集...Keras 中利用丢弃正则化减少过拟合 适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响 如何提高深度学习表现 如何避免深度学习神经网络中的过拟合 深度学习中权重限制的温和介绍...用于不平衡分类的成本敏感 SVM 如何为不平衡分类修复 K 折交叉验证 不平衡类别的数据采样方法之旅 不平衡类别分布的分类准确率故障 机器学习的 Fbeta 测量的温和介绍 不平衡分类项目的分步框架...大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 玻璃识别数据集的不平衡多类分类 多类不平衡分类 每个不平衡分类度量的朴素分类器是什么？
现实情况中，很多机器学习训练集会遇到样本不均衡的情况，应对的方案也有很多种。 笔者把看到的一些内容进行简单罗列，此处还想分享的是交叉验证对不平衡数据训练极为重要。.../Recall 1.5 使用相关模型 或调整预测概率 2 交叉验证CV的有效性 ---- 1 样本不平衡的解决思路 有好几篇原创知乎内容都很赞，不做赘述，参考： 严重数据倾斜文本分类，比如正反比1:20...如何处理数据中的「类别不平衡」？ 1.2 将不平衡样本当作离群点 具体问题具体分析，依据不平衡的比例，如果一些问题是极其不平衡的1：100+，该任务就可以当作寻找离群点。...，但使用现有的集成学习模型，如随机森林，输出随机森林的预测概率，调整阈值得到最终结果 ---- 2 交叉验证CV的有效性 但是如果你处于比赛阶段，如果是分类单一还可以，如果分类较多比较复杂的分类体系的话...一般情况下，为了高效训练以及模型融合，一般情况下对不平衡不会做太大的采样操作。 对于分类体系较为复杂的文本分类任务，交叉验证的结果受不平衡数据，效果也有很大差异。
数据集划分的艺术 模型能否泛化，数据集的划分是关键。 训练集：用于训练模型参数。 验证集：在训练过程中用于调优超参数，避免过拟合。 测试集：最终检验模型的泛化性能。...样本不均衡：对于类别不平衡的数据集，使用分层采样（Stratified Sampling）划分数据。...优化： K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）是提升模型稳定性的重要技巧。 3....避免过拟合与欠拟合的策略 欠拟合（Underfitting）：模型过于简单，无法捕捉数据中的模式。 过拟合（Overfitting）：模型在训练集上表现良好，但在新数据上效果很差。...常见陷阱与如何避免 过度优化（Over-tuning）：频繁调整参数可能导致模型过度依赖训练集。 建议：使用交叉验证，避免参数调优的过度拟合。
「交叉验证」是一种模型验证技术，可用于评估统计分析（模型）结果在其它独立数据集上的泛化能力。它主要用于预测，我们可以用它来评估预测模型在实践中的准确度。...交叉验证的目标是定义一个数据集，以便于在训练阶段（例如，验证数据集）中测试模型，从而限制模型过拟合、欠拟合等问题，并且帮助我们了解模型在其它独立数据集上的泛化能力。...，我们会将数据集进行随机重排，以便于得到随机的训练/验证集划分。...该方法对以下情况有效： 小数据集 数据不平衡 多分类问题 通常而言，对于一个类别平衡的大型数据集，分层划分法和简单的随机划分基本一样。 什么时候使用？...此外，分层法有助于使验证结果更加稳定，并且对于小型且类别不平衡的数据集尤其管用。 k 分交叉验证的 k 该取多少？
注意，在实际应用中，你需要根据你的具体数据集和模型选择合适的数据处理方法和参数空间。交叉验证（Cross-validation）是一种用于评估模型性能的统计学方法。...在机器学习中，我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集，以便训练模型并评估其性能。然而，传统的划分方法可能会导致对模型的评估结果过于乐观或悲观，因为它们只使用了一部分数据进行评估。...交叉验证通过反复划分数据集并进行模型训练和评估，以准确评估模型在不同数据集上的性能。 交叉验证的基本原理是将数据集划分成K个互斥的子集，被称为折叠。...常见的交叉验证方法有以下几种：K折交叉验证（K-fold Cross-validation）：将数据集划分为K个折叠，每次使用其中K-1个折叠作为训练集，剩下的一个作为测试集。...分层K折交叉验证（Stratified K-fold Cross-validation）：在K折交叉验证的基础上，保持每个折叠中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似，以避免类别不平衡造成的评估误差。
在本教程中，您将了解如何为数据分布不平衡的成人收入数据集开发分类模型并对其进行评估。 学习本教程后，您将知道： 如何加载和分析数据集，并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。...针对成人收入不平衡分类的具体内容如下： 教程大纲 本教程主要分为了以下五个部分： 成人收入数据集介绍 数据集分析 基础模型和性能评价 模型评价 对新输入数据进行预测 成人收入数据集介绍 在这个教程中，我们将使用一个数据分布不平衡的机器学习常用数据集...而为了得到较好的算法效果，我们通常需要将数据分布缩放到相同的范围，因此需要进行相应的幂变换。 基础模型和性能评价 k-fold交叉验证方法能够较好估计模型的性能。...，使用重复分层k-fold交叉验证对其进行评估，然后返回一个准确度列表。...对新输入数据进行预测 本节中，我们将使用GradientBoostingClassfier分类模型用于新输入数据的预测。
总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...计算交叉验证指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。...基于类标签的交叉验证迭代器 一些分类问题在目标类别的分布上可能表现出很大的不平衡性：例如，可能会出现比正样本多数倍的负样本。...时间序列分割 TimeSeriesSplit是k-fold的一个变体，它首先返回k折作为训练数据集，并且 (k+1) 折作为测试数据集。请注意，与标准的交叉验证方法不同，连续的训练集是超越前者的超集。...对具有 6 个样本的数据集进行 3-split 时间序列交叉验证的示例: >>> from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit >>> X =
这可能涉及将数据划分为训练集、验证集和测试集，并对模型进行交叉验证等。 模型评估：使用测试集或交叉验证等方法对训练好的模型进行评估，以了解模型的泛化能力和性能。...补充说明：如果采用交叉验证，交叉验证应仅对训练集数据进行，而不能用于测试集的数据。...交叉验证： KFold()函数是用于将数据集进行K折交叉验证的函数，它可以帮助我们评估模型的性能并减小因数据集划分不同而引起的偏差。...在使用KFold()函数时，可以指定将数据集划分为多少个折（即K的取值），然后对每一折进行训练和验证。...优点： （1）KNN理论简单，容易实现 （2）既可以用来做分类也可以用来做回归，还可以用于非线性分类 （3）新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练 （4）对离群点不敏感 缺点： （1）样本不平衡问题
从多数类中删除样本的过程称为欠采样，而将样本添加到少数类中的过程称为过采样。 随机欠采样是指多数类别的随机采样。进行该过程，直到达到少数群体的平衡为止。...所以让我们首先生成一个不平衡的数据集: from sklearn.datasets import make_classification # Generates toy dataset for...如我们所见，生成的数据集存在类不平衡的问题，比率为1:10。在应用欠采样和过采样算法之前，我们将定义一个函数，该函数能够使用固定的数据集训练决策树。...recall: {np.mean(avg_recall)}") print(f"Avg f1-score: {np.mean(avg_f1score)}") 正如我们已经观察到的，该函数实现了分层K折交叉验证技术...值得一提的是，imbalanced-learn提供了各种各样的算法来解决不平衡类的问题，值得一看其文档[1]。 总结 在此文章中，我们看到了类不平衡的问题以及使用不平衡数据集时必须考虑的指标。
一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。...研究人员通过扫描图像，对目标进行分割，然后用计算机视觉算法描述分割对象，从而获得了这一数据集。 由于类别不平衡十分严重，这是一个非常流行的不平衡分类数据集。...教程概述 本教程分为五个部分，分别是： 乳腺摄影数据集 浏览数据集 模型试验和基准结果 评估模型 评估机器学习算法 评估代价敏感算法 对新数据进行预测 乳腺摄影数据集 在这个项目中，我们将使用一个典型的不平衡机器学习数据集...有时我们可以通过对每个变量使用幂变换来取得更好的数据分布。这将特别有助于LR和SVM算法，也可能有助于RF算法。 我们可以使用Pipeline类在交叉验证模型评估的每一折上中实现它。...代价敏感箱线图 接下来，让我们看看如何使用最终模型对新数据进行预测。 对新数据进行预测 在本节中，我们将拟合一个最终模型，并使用它对单行数据进行预测。
本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择，并提供相应的代码示例。 数据准备 首先，我们需要加载数据并准备用于模型训练。...以下是一个简单的示例： import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 检查数据 print(data.head()) 超参数调优...CatBoost有许多可调节的超参数，如学习率、树的数量、树的深度等。...= grid_search.best_params_ print("Best Parameters:", best_params) 模型选择 在选择模型时，我们可以尝试不同的机器学习算法，比较它们在交叉验证集上的性能...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的建模需求。
、非违约样本多等现实情况，因而在信用得分测算过程中，如何选择适合的信用评分模型，解决模型对违约样本识别不足，并进一步平衡模型预测准确性与可解释性是又一难点；最后，在信用等级划分中，如何在确保等级划分的鲁棒性...为对信用评分模型的合理性、准确性进行判别，请分别利用附件1中的德国信用数据集与附件2中的澳大利亚信用数据集，自建信用评分模型。...处理了数据不平衡问题，增强了模型的鲁棒性。 多模型对比验证，确保了模型的可靠性。 7.2 模型的缺点 部分模型在处理高维数据时可能存在过拟合风险。 需要更多的数据和计算资源进行进一步优化。...五、模型对比 模型训练与验证： 定义多种模型（如决策树、K最近邻、随机森林、支持向量机）进行训练和评估，比较其在测试集上的表现。...处理了数据不平衡问题，增强了模型的鲁棒性。 多模型对比验证，确保了模型的可靠性。 模型的缺点： 部分模型在处理高维数据时可能存在过拟合风险。 需要更多的数据和计算资源进行进一步优化。
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