用scikit-learn来评价模型质量,为了更好地挑拣出结果的差异,采用了十折交叉验证(10-fold cross validation)方法。
这是我学习hands on ml with sklearn and tf 这本书做的笔记,这是第三章
MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片,每张图片上面有代表的数字标记。
本文 github 地址:1-1 基本模型调用. ipynb,里面会记录自己kaggle大赛中的内容,欢迎start关注。
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法,它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。在本文中,我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法,并使用Python来实现这些方法,并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的,然而,在现实生活中,拥有适当平衡的数据并不常见。因此,人们提出了各种方案来解决这个问题,以及一些应用这些解决方案的工具或者类库。例如,imbalanced-learn 这个python库,它实现了最相关的算法来解决类不平衡的问题。
为了能够评估模型的泛化能力,可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估,进而做出选择。因此需要使用一个 "测试集" 来测试学习器对新样本的判别能力,以测试集上的 "测试误差" 作为泛化误差的近似。
“管道工作流”这个概念可能有点陌生,其实可以理解为一个容器,然后把我们需要进行的操作都封装在这个管道里面进行操作,比如数据标准化、特征降维、主成分分析、模型预测等等,下面还是以一个实例来讲解。
对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
K折交叉验证:将样本切成K份,每次取其中一份做为测试集,剩余的K-1份做为训练集。根据训练训练出模型或者假设函数。 把这个模型放到测试集上,得到分类率。计算k次求得的分类率的平均值,作为该模型或者假设函数的真实分类率。
机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识,因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提,这是我的科学老师从中学开始就灌输给我的:
会员付费模式是互联网中常用的变现方式,并具有高用户忠诚度和粘性,帮助电商应用增加收入的优点。会员的销售模式,依赖于线下会销+线上直播+代理商电话销售的模式。为使用户有良好的用户体验,以及满足精细化运营的需求,如何在海量用户中筛选出有价值的用户成为会员转化运营工作的重点。 因此,本文采用了逻辑回归的算法,使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等),通过模型预测出用户购买会员的概率,对于预测结果有较大概率购买会员的用户,进行重点触达,提高交易转化。
在使用Python的机器学习库scikit-learn进行网格搜索(Grid Search)时,可能会遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.grid_search'"的错误。这个错误通常是由于scikit-learn版本更新而导致的,因为从sklearn 0.18版本开始,sklearn.grid_search模块已经被重命名为sklearn.model_selection。 为了解决这个错误,我们可以采取以下步骤:
MNIST 数据集已经事先被分成了一个训练集(前 60000 张图片)和一个测试集(最后 10000 张图片)
本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类(classification),即找一个函数判断输入数据所属的类别,可以是二类别问题(是/不是),也可以是多类别问题(在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别)。与回归问题(regression)相比,分类问题的输出不再是连续值,而是离散值,用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛,比如垃圾邮件识别,手写数字识别,人脸识别,语音识别等。
如果需要理解ROC曲线,那你就需要先了解一下混淆矩阵了,具体的内容可以查看一下之前的文章,这里重点引入2个概念:
假设有个未知模型具有一个或多个待定的参数,且有一个数据集能够反映该模型的特征属性(训练集)。
在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归(用于预测某个值)和分类(预测某个类别)。在第二章我们探索了一个回归任务:预测房价。我们使用了多种算法,诸如线性回归,决策树,和随机森林(这个将会在后面的章节更详细地讨论)。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import matplotlib.pa
实际上非常简单,精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测为正类(TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),也就是
第3章 分类 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@时间魔术师 校对:@Lisanaaa @飞龙 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归(用于预测某个值)和分类(预测某个类别)。在第二章我们探索了一个回归任务:预测房价。我们使用了多种算法,诸如线性回归,决策树,和随机森林(这个将会在后面的章节更详细地讨论)。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中,我们将会使用 MNIST 这个数据集,它有着 70000
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术,并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后,你将了解: dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
论文: MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile
(5)最后,使用预测模型对这些待测的特征向量进行预测并得到结果(Expected Model)。
除了上一篇文章介绍的权重衰减法,深度学习常用的缓解过拟合问题的方法还有丢弃法。本文介绍倒置丢弃法及其实现。
总第102篇 前言 我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的,比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小,决策树中树的深度等。在特征选好、基础模型选好以后我们可以通过调整模型的这些参数来提高模型准确率。每个模型有很多参数,而每个参数又有很多不同的取值,我们该怎么调,最简单的一个方法就是一个一个试。sklearn中提供了这样的库代替了我们手动去试的过程,就是GridSearchCV,他会自己组合不同参数的取值,然后输出效果最好的一组参数。 GridSearchCV参数解释 GridSearchCV(es
交叉验证参数 shuffle = False,正确率就提高了,why ???求解答
在本教程中,我们将使用着名的鸢尾花数据集。鸢尾花数据包含 150 种鸢尾花的四个测量值,以及它的品种。 我们将使用支持向量分类器来预测鸢尾花的品种。
很简单,我们可以定一些评价指标,来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标,但是你清楚这些指标的具体含义吗?下面我们一起来看看吧。
图源:https://unsplash.com/photos/pjAH2Ax4uWk
最近,Vision Transformer在图像分类、语义分割和目标检测等各种计算机视觉任务中取得了显著的成功,并取得了明显优于CNN的性能提升。然而,从真实场景的角度来看,CNN仍然主导着视觉架构 部署。
k近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN) 是一种基本分类与回归方法。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一,核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题,但其不产生模型,因此算法准确 性并不具备强可推广性。
一、为什么是ML策略 如上图示,假如我们在构建一个喵咪分类器,数据集就是上面几个图,训练之后准确率达到90%。虽然看起来挺高的,但是这显然并不具一般性,因为数据集太少了。那么此时可以想到的ML策略
2012 年,Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了 dropout。同年,AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout 显著降低了过拟合,并对其在 ILSVRC 2012 竞赛中的胜利起到了关键作用。可以这么说,如果没有 dropout,我们目前在深度学习领域看到的进展可能会被推迟数年。
选自Medium 机器之心编译 参与:路雪、黄小天 如今,正在兴起一项有关手机应用和深度学习的新动向。 2017 年 4 月:谷歌发布 MobileNets,一个可在计算资源有限的环境中使用的轻量级
preface:做着最近的任务,对数据处理,做些简单的提特征,用机器学习算法跑下程序得出结果,看看哪些特征的组合较好,这一系列流程必然要用到很多函数,故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到,像是数据预处理,处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果,得出报告。
鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集,鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息,每50条取自三个鸢尾花中之一:Versicolour、Setosa和Virginica。
作者:李小文,先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。
提到分类模型评估相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),本文就分类模型评估的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现各种评估函数。完整实现代码请参考本人的p...哦不是...github:https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/utils/model_selection.py
ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差。
深度学习算法测试的数据集一般采用公开的数据集进行训练和测试,比如常用的KITTI数据集。 深度学习算法的检测指标通常由bbox、bev、3d、aos四个检测指标
---- 新智元报道 作者:刘宁 编辑:好困 【新智元导读】「彩票假说」指出神经网络可能存在准确率和原始网络相近的子网络。然而,这种中奖特性在许多情况中很难被观测到。最近,王言治教团队发现并揭示了中奖特性的潜在条件和基本原理。 在深度模型压缩领域中,「彩票假说」(Lottery Tickets Hypothesis)指出一个原始神经网络可能存在中奖彩票的子网络(Winning ticket),该子网络可以达到和原始网络相近的准确率。 然而,这种中奖特性(Winning property)在许多情况
机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些:
① 全称 : K-NN 全称是 K-Nearest Neighbors , 即 K 最近邻 算法 ;
准确率(accuracy):(TP + TN )/( TP + FP + TN + FN)
机缘巧合在DC竞赛上看到了这个比赛,这个编程比赛正是数据类算法比赛,主要是自然语言处理相关的文本多分类任务,老肥我从来没有学习过这NLP领域相关的知识,正好借这个比赛学习充电,在此分享一个简单的baseline方案,比赛地址文末阅读原文即可直达。
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