外贸建站 知乎,他达拉非和西地那非的区别,高要区住房和城乡建设局网站,wordpress 图片cdn我们学习了过拟合和欠拟合#xff0c;具体见我的文章#xff1a;https://giszz.blog.csdn.net/article/details/136440338
那么今天#xff0c;我们来学习模型泛化性的评价。
泛化性的问题#xff0c;我们也讨论过了#xff0c;那么如何评价模型的泛化性呢#xff1f; …
我们学习了过拟合和欠拟合具体见我的文章https://giszz.blog.csdn.net/article/details/136440338
那么今天我们来学习模型泛化性的评价。
泛化性的问题我们也讨论过了那么如何评价模型的泛化性呢 我们知道过拟合over-fitting就是在训练数据上表现良好在未知数据上表现差。
欠拟合under-fitting就是在训练数据和未知数据上表现都很差。
这里要记住 过和欠都不好训练结合略微低于测试结果是组好的。 这个图特别有助于我们的理解。
延伸学习 模型泛化性的评价方法主要包括留出验证、交叉验证、自助法等下面详细阐述留出验证和交叉验证这两种常用的方法以及它们的步骤和重要的工具并给出具体的例子来说明。
一、留出验证
留出验证是将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。训练集用于训练模型验证集用于调整模型参数和选择最佳模型测试集用于评估模型的泛化性能。
步骤
将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集通常的比例是70%15%15%或60%20%20%等。使用训练集训练模型并使用验证集进行模型选择和参数调整。选择在验证集上表现最好的模型使用测试集评估其泛化性能。
工具
Python中的scikit-learn库提供了留出验证的相关功能如train_test_split函数可用于划分数据集。
例子
假设我们有一个包含1000个样本的数据集我们可以使用train_test_split函数将其划分为训练集、验证集和测试集。例如将70%的数据作为训练集剩余的30%再平均分为验证集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split X, y # 数据集的特征和标签 X_train, X_temp, y_train, y_temp train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)
X_val, X_test, y_val, y_test train_test_split(X_temp, y_temp, test_size0.5, random_state42)
二、交叉验证
交叉验证是一种将数据集分成多份每次使用其中的一份作为验证集其余的作为训练集的验证方法。常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
步骤以k折交叉验证为例
将数据集平均分成k份每份称为一个折fold。每次使用其中的一个折作为验证集其余的k-1个折作为训练集。重复k次每次选择不同的折作为验证集确保每个折都被用作验证集一次。计算k次验证结果的平均值作为模型的性能评估指标。
工具
Python中的scikit-learn库提供了交叉验证的相关功能如KFold和cross_val_score等。
例子
假设我们有一个包含100个样本的数据集我们可以使用5折交叉验证来评估模型的性能。这意味着我们将数据集分成5份每份包含20个样本。
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression X, y # 数据集的特征和标签
model LogisticRegression() # 以逻辑回归模型为例 kfold KFold(n_splits5, shuffleTrue, random_state42) # 创建5折交叉验证对象
scores cross_val_score(model, X, y, cvkfold) # 使用交叉验证评估模型性能 print(交叉验证结果, scores) # 输出每次验证的结果
print(平均性能, scores.mean()) # 输出平均性能评估指标
需要注意的是在实际应用中我们通常会结合多种评估方法和工具来全面评估模型的泛化性能。此外还需要注意数据集的划分比例、随机性等因素对评估结果的影响。
