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一、为什么要对模型进行评估
对机器学习和神经网络的模型进行评估是至关重要的原因如下
得知模型的泛化能力 模型评估的主要目的是了解模型在未见过的数据上的表现即其泛化能力。这是因为模型的性能在训练数据上可能会过拟合即模型过于复杂以至于学习了训练数据中的噪声而不是学习到了真正的底层规律。通过评估我们可以确保模型具有强大的泛化能力能够在新的、未见过的数据上表现出色。
提供模型选择依据 在机器学习中通常会有多种模型可供选择如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。通过对这些模型进行评估我们可以比较它们的性能从而选择最适合特定任务的模型。
调整模型参数 模型评估还可以帮助我们找到最佳的模型参数。通过调整模型的参数我们可以观察模型性能的变化从而找到最优的参数组合。这对于提高模型的性能至关重要。
防止过拟合与欠拟合 通过模型评估我们可以发现模型是否出现过拟合或欠拟合的情况。如果模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现不佳那么可能是出现了过拟合。相反如果模型在训练数据上表现不佳那么可能是出现了欠拟合。这两种情况都需要我们对模型进行调整。
二、从数据划分的角度进行模型评估的常用方法
1留出法 将原始数据集划分为训练集和测试集用训练集训练模型然后用测试集评估模型的性能。这是最简单、最常用的评估方法。通常划分比例是70%-30%或者80%-20%等。 然而留出法的一个缺点是它只能给出模型在测试集上的性能估计而不能给出模型在所有可能数据上的性能。
2交叉验证法 将原始数据集划分为k个子集每次选择k-1个子集作为训练集剩下的一个子集作为测试集进行k次训练和测试最终得到k个测试结果的平均值作为模型的性能估计。其中最常见的形式是10折交叉验证即k10。 交叉验证法可以有效地利用数据集减少数据浪费并且可以得到更稳定的性能估计。
三、举例说明
1多项式回归模型的选择 当你想进行一个回归任务训练出的模型是一个多项式函数那么这样的模型就被称为多项式模型他有一些优缺点
多项式回归的优点是可以更好地拟合复杂的、非线性的数据模式。其缺点是可能引入过拟合问题尤其在n多项式的最高次幂较大时即模型过于复杂无法泛化到新的数据。 那么问题来了选择怎样次数的多项式模型才能得到最好的泛化结构呢 可能的10种回归模型 一定是次数n越高越好吗未必因为n较大时可能会出现过拟合现象 n过大是可能出现过拟合现象 这时候的解决方法是是验证集对模型进行评估在这个例子里我们可以使用均方误差损失函数。具体的做法
步骤一先用训练集训练模型这里已经训练了10个不同n的模型步骤二用验证集验证模型取均方误差最小的模型假如最好的是n4步骤三用测试集对n4的多项式模型进行测试评估出它的泛化能力。
四、从评价指标的角度进行模型评估的常用方法
对于回归问题MSE均方误差、MAE (平均绝对误差)、RMSE (均方根误差)等。对于分类问题Accuracy (准确率)、Precision (精确率)、Recall (召回率)、AUC (ROC曲线下的面积)等。
更多对模型评价指标的讲解我会单独出一篇文章来说明哦
