在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两个子集：训练数据和测试数据，并且把模型拟合到训练数据上，以...
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/ ，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 目录： 数据预处理 归一化 标准化 离散化 二值化 哑编码 特征工程 特征提取 特征选择 模型评估方法 留出法 交叉验证法 自助法 模型性能度量 正确率（accuracy）和错误率（error ra...
0正则化 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或惩罚项。正则化一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越越复杂，正则化的值就越大，比如，正则化项可以是模型参数向量的范数： 其中，第1项是经验风险，第二项是正则化项，a>=0为调整两者之间的关系函数。 正则化项可以取不同的形式。例如，回归问题中，损失函...
什么是评估机器学习模型 机器学习的目的是得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点。你只能控制可以观察的事情，所以能够可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。 如何衡量泛化能力，即如何评估机器学习模型。 评估模型的重点是将数据划分为三个集合：训练集、验证集和测试集。在训练数据上训练模型，在...
GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所...
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_featur...
机器学习中，将数据集划分为训练集、验证集、测试集。训练集构建模型，然后用模型计算测试数据集的测试误差，最后以测试集的测试误差近似为模型的泛化能力，根据泛化能力来评估模型的优劣。 本文首先引入数据集概率分布的概念，然后介绍模型评估方法。 1. 数据集的概率分布 总体样本服从某一分布P(X)，数据集D是从总体样本中独立随机抽样m次获取的，数据集D = {(x1...
交叉验证应用与各种算法中，用于验证超参数的最优值。 常用的算法有逻辑回归、神经网络、ALS、SVM、决策树等。 Spark中采用是k折交叉验证 （k-fold cross validation）。举个例子，例如10折交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成10份，轮流将其中9份做训练1份做验证，10次的结果的均值作为对算法...
普通交叉验证OCV OCV是由Allen(1974)在回归背景下提出的，之后Wahba和Wold(1975)在讨论 了确定多项式回归中多项式次数的背景，在光滑样条背景下提出OCV。 Craven和Wahba（1979），Silverman（1985），Bates和其他人（1987），Wahba（1990）等人提出了所谓的GCV标准。 广义交叉验证的加...
之前在《训练集，验证集，测试集（以及为什么要使用验证集？）（Training Set, Validation Set, Test Set）》一文中已经提过对模型进行验证（评估）的几种方式。下面来回顾一下什么是模型验证的正确方式，并详细说说交叉验证的方法。 验证（Validation）：把数据集随机分成训练集，验证集，测试集（互斥）。用训练集训练出模型，然后...