【学习机器学习】模型评估与选择 这学期的课很多都要实验啊,不过机器学习真的可以算其中比较离谱的了,不说当堂上交,就这个任务量也属实有点多。其实要到4月3号才是我们班做,提前找其他班同学要到了先用python写写,到时候可能还要用matlab重新实现。。。 0、实验总览 Ⅰ、编程实现训练数据集与测试数据集 Ⅱ、编程实现性能度量 Ⅲ、编程实现假设检验(不太会) 一、任务一 1.1 留出法 留出法原理很直观,就是按照设定的比例对原始数据随机划分成两个互斥的集合,注意训练/测试集划分要尽可能保持数据分布的一致性(其实只要是随机分的多数可以保证) 那代码实现,如果调用sklearn真的是一句话就完事儿了 在机器学习领域,模型评估与选择是至关重要的环节,它能帮助我们判断模型的性能以及在未知数据上的预测能力。本实验围绕这一主题展开,旨在通过编程实践掌握模型评估的基本方法。 我们要理解实验的总览。实验分为三个部分:编程实现训练数据集与测试数据集的划分、编程实现性能度量指标以及编程实现假设检验。这些步骤是构建机器学习模型过程中不可或缺的,它们确保了模型的可靠性和有效性。 **训练数据集与测试数据集的划分** 是机器学习中的基础操作。通常采用的是留出法,即将数据随机划分为两部分,一部分用于训练模型(训练集),另一部分用于评估模型的性能(测试集)。为了保持数据分布的一致性,划分应尽量随机,避免因为划分导致的数据偏斜。在Python中,可以利用`sklearn`库的`train_test_split`函数轻松实现这一过程。例如,将80%的数据划为训练集,20%作为测试集,可以这样编写代码: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split data_train, data_test = train_test_split(data, train_size=0.80, random_state=None, shuffle=True) ``` 为了深入了解这个函数,我们可以查看其源码,了解其内部实现逻辑。`train_test_split`函数首先检查输入参数,然后计算训练集和测试集的大小,最后通过`ShuffleSplit`或`StratifiedShuffleSplit`类进行数据划分。如果需要分层采样,即保持类别比例,可以设置`stratify`参数。 **性能度量** 是评估模型好坏的关键。常见的性能度量包括准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等,具体选择哪种指标取决于问题的性质。例如,对于二分类问题,准确率可能不足以反映模型性能,因为当数据不平衡时,模型可能倾向于预测占多数的类别,这时可以使用精确率和召回率来综合评估。 **假设检验** 是统计学中的概念,用于判断模型的表现是否显著优于随机猜测。常见的假设检验有t检验、卡方检验等,它们可以帮助我们确定模型的预测性能是否具有统计显著性。 在本实验中,学生不仅需要实现这些基本操作,还可能需要理解并实现这些方法的底层逻辑,如自定义数据划分和性能度量函数,甚至在不同环境下(如MATLAB)复现这些功能。这有助于深入理解机器学习模型的评估流程,提高实际问题解决能力。 模型评估与选择是机器学习中关键的步骤,它涉及到数据划分、性能度量和假设检验等多个环节。通过动手实践,我们可以更好地掌握这些概念,为构建更优秀的机器学习模型打下坚实的基础。
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