本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。
在分类(Classification)问题与回归(Regression)问题之间,有着一个重要的区别。
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤、李泽南 分类问题和回归问题之间有着很重要的区别。从根本上来说,分类是预测一个标签,回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题:如何计算回归问题的准确率? 这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别,以及准确率到底是在评估什么? 你会在这篇文章中发现分类和回归之间的区别。 读完本文,你会了解以下内容: 预测建模是关于学习从输入到输出的函数映射的问题,这个映射
【磐创AI导读】:评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分,本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示,其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型,但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中(ERA5)进行的,而 ERA5 与真实观测场又是有差距的,盘古在真实观测场中的表现如何,一直以来都缺乏一些实测的报告或者文章介绍。得益于盘古气象模型团队将其模型开源,使我可以在自己个人电脑上搭建盘古气象模型进行预报检验具有了可操作性。因此我专门花了一点时间,来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验,以观察其在真实气象观测场中的预报效果。
MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候;MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE;
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型,从指标得到反馈,不断改进,直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
在FM模型的训练过程中,libFM源码中共提供了四种训练的方法,分别为:Stochastic Gradient Descent(SGD),Adaptive SGD(ASGD),Alternating Least Squares(ALS)和Markov Chain Monte Carlo(MCMC),其中ALS是MCMC的特殊形式,实际上其实现的就是SGD,ASGD和MCMC三种训练方法,三者的类之间的关系如下图所示:
我们训练学习好的模型,通过客观地评估模型性能,才能更好实际运用决策。模型评估主要有:预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度(吞吐量)、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求,这里不做展开。
为了对模型的效果进行评估,我们就需要各种各样的指标,不同的问题需要不同的指标来评估,而且大部分的指标都是有局限性的,那么,我们就来盘点一下吧。
这是分享的第一个Kaggle比赛,也是Kaggle中难度最低的比赛之一,房价预测是一个回归问题,给出了房子的一些特征要求预测房子的价格。本文使用Pytorch构建一个线性模型来完成预测。比赛地址为:我们可以在房价预测⽐赛的⽹⻚上了解⽐赛信息和参赛者成绩,也可以下载数据集并提交⾃⼰的预测结果。该⽐赛的⽹⻚地址是 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 。
最近我在 International Journal of Digital Earth (《国际数字地球学报》)发表了一篇森林生物量模型构建的文章:Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground biomass models,主要是利用多源遥感变量开展样地生物量反演具体请前往原文:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2023.2270459
今天给大家介绍的是 Journal of Chemical Information and Modeling 上,一篇有关提取图神经网络特征、更好地预测分子特性的方法的文章 "XGraphBoost: Extracting Graph Neural Network-Based Features for a Better Prediction of Molecular Properties"。
在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标,针对不同机器学习问题如回归、分类、排序,其评估指标也会不同。
深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion)。
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络,可以成功地训练非常大的体系结构。
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机器学习是一类技术,用于自动寻找数据中的规律,并使用它来推断或预测。你已经看到了线性回归,这是一种机器学习技术。本章介绍一个新的技术:分类。
线性回归(Linear regression)是利用 回归方程对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。
逐步回归(或逐步选择)包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量,以便找到数据集中的变量子集,从而产生性能最佳的模型,即降低预测误差的模型。
这两个模型都属于集成学习中的树模型,每个机器学习模型都有它特定的应用场景,不同的数据集适合用到的模型是不一样的。
本节主要介绍的是libFM源码分析的第四部分——libFM的训练。 FM模型的训练是FM模型的核心的部分。 4.1、libFM中训练过程的实现 在FM模型的训练过程中,libFM源码中共提供了四种训练的方法,分别为:Stochastic Gradient Descent(SGD),Adaptive SGD(ASGD),Alternating Least Squares(ALS)和Markov Chain Monte Carlo(MCMC),其中ALS是MCMC的特殊形式,实际上其实现的就是SGD,ASGD和
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄,还取决于食物的供应情况。而且,鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群,其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环,然后是鲍鱼的年龄。
鲍鱼是一种贝类,在世界许多地方都被视为美味佳肴。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此,判断鲍鱼的年龄很困难,主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄,还取决于食物的供应情况。而且,鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群,其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环,然后是鲍鱼的年龄。
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,可以通过分析一定的趋势来进行预测。
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
最近我们被客户要求撰写关于预测UCI鲍鱼年龄数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。
因为表达矩阵通常是bulk转录组测序,也就是说本来就是肿瘤细胞以及其肿瘤微环境的各种其他细胞组合而成,同理我们应该是可以根据表达量推断出来他们的细胞组分,当然,这个就需要算法上面的突破啦,下面我们就介绍一些相关方向的进展。
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.u
长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价,然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具。
许多随机机器学习算法的一个问题是同一数据上相同算法的不同运行会返回不同的结果。 这意味着,当进行实验来配置随机算法或比较算法时,必须收集多个结果,并使用平均表现来总结模型的技能。 这就提出了一个问题,即一个实验的重复次数是否足以充分描述一个给定问题的随机机器学习算法的技巧。 通常建议使用30个或更多个重复,甚至100个。一些从业者使用数千个重复,似乎超出了收益递减的想法。 在本教程中,您将探索统计方法,您可以使用它们来估计正确的重复次数,以有效地表征随机机器学习算法的性能。 本教程假定您有一个工作
考虑到正负误差在求和时会出现抵消的情况,所以使用了绝对值。这个指标本身的绝对大小并没有意义,需要在不同模型之间进行相对比较才有意义,当然,越小说明模型拟合的效果越好。
编者按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,AI 研习社编译。 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变。 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。(注:ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model,即自回归积分滑动平均模型) 具体来说,在本
模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。
简单的线性回归是一个很好的机器学习算法来供我们实践入门,因为它需要你从你的训练数据集中估计属性,但是对于初学者来说很容易理解。
针对不同问题,分类,排序,回归,序列预测,选择合适的评估方式。 准确率Accuracy,精确率Precision,召回率Recall,均方根误差Root Mean Square Error,RMSE
【编者按】在信息过剩的互联网时代,推荐系统的地位随着大数据的普及愈发重要。评估一个推荐模型的质量面临很多棘手的问题,我们常用的指标是直接的准确率、召回率,但准确率不一定具有很好的相关性。来自Zygmunt Z的这篇综述文章,把推荐当作是一个排名任务,提供了一种更注重相关性的视角来进行推荐系统的评估,颇具可读性。 如果你挖掘的信息较少,推荐的方法有很多。问题是,选择哪一个模型更合适。在这里,主要的决策因子是推荐质量。你可以通过验证来估计它,而推荐系统的验证可能会很棘手。你需要考虑一些东西,包括任务的制定,可用
from sklearn import datasets #导入内置数据集模块 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入sklearn.neighbors模块中KNN类 import numpy as np from sklearn import preprocessing#对数据进行归一化处理` from sklearn.model_selection import train_test_split iris=datasets.lo
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响,使得不同的指标之间具有可比性,帮助在进行迭代优化(如梯度下降)时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种:
数据挖掘中的预测问题通常分为2类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测。 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import nu
当我们面对样本需要建立相应模型时,使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据,只有在样本量足够大时,该模型才具有一定的可靠性,而实际实验中,不一定每次实验都拥有足够大的样本,甚至是小样本,这时使用传统统计方法来建立出的模型,在可靠性方面就存在一定的局限,难以达到理想的效果(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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