性能度量是衡量模型泛化能力的评判标准,性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果,因此什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还取决于任务需求。 1、错误率和精度 其实说白了就是我们的损失函数所体现的指标,比如常见的在分类问题中分类错误类别所占的比例 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-07-15 21:24:50
阅读次数:
318
#和随机森林一样,基于决策树,采用连续的方式构建树,深度很小max_depth<5.重要的参数n_estimate和learning_rate,这两个参数的y作用在于对模型过拟合化得调整,从而提高模型得泛化能力。 from sklearn.ensemble import GradientBoosti ...
分类:
编程语言 时间:
2018-07-14 19:26:44
阅读次数:
533
一、岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1)岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作:在原始的损失函数后添加正则项,来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小,使得模型的泛化能力更强; 2)比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge、LASSO:衡量模型正则化; MSE ...
分类:
其他好文 时间:
2018-07-13 20:23:20
阅读次数:
241
代码: 结果: 总结:在仅考虑单一近邻时,训练集上的预测结果十分完美(接近100%)。但随着邻居个数的增多,模型变得更简单(泛化能力越好),训练集精度也随之下降。为求得较好的预测精度和泛化能力,最佳性能在neighbors为6左右! ...
分类:
编程语言 时间:
2018-07-12 13:08:06
阅读次数:
104
# 问题:如果将所有的数据集都作为训练数据集,则对于训练出的模型是否发生了过拟合会不自知,因为过拟合情况下,模型在训练数据集上的误差非常的小,使人觉得模型效果很好,但实际上可能泛化能力不足; # 方案:将数据集分割为训练数据集和测试数据集,通过测试数据集判断模型的好坏——如果通过学习曲线发现,模型在 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-07-10 23:40:01
阅读次数:
179
1. 交叉验证概述 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型,对于监督学习而言,我们希望模型对于未知数据的泛化能力强,所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现,这种方法会导致模型过拟合;为了解决这一 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-07-02 22:07:38
阅读次数:
270
一、正则化基础 正则化等价于结构风险最小化,就是在经验风险后面加上了表示模型复杂度的正则化项或惩罚项。 正则化的作用是 选择经验风险和模型复杂度都较小的模型,减低模型复杂度,防止过拟合,提高泛化能力。 一般来说,高复杂度的模型容易过拟合,因为它需要学习更多的特征参数,而往往训练样本的数量不足以让其充 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-06-19 20:08:11
阅读次数:
175
原函数约束很多,不一定是凸函数,也就是说原函数是一个也许有很多极小值的多维空间函数,它是不容易求最小值的。用来拟合,容易陷入局部最小值,得到的结果不够泛化。举例:一个训练好的分类器,对一些东西分类很准(拟合误差达到局部极小值),泛化能力很差(拟合误差不是全局最小)。通过求共轭函数,我们把它原函数映射到另一个多维空间(自变量都变了),变成一个新函数,这个函数是凸的,而且它的最大值小于等于原函数的最小
分类:
其他好文 时间:
2018-06-14 18:10:02
阅读次数:
543
1、异(加下划线是工程上的不同) (1)两者损失函数不一样 (2)LR无约束、SVM有约束 (3)SVM仅考虑支持向量。 (4)LR的可解释性更强,SVM先投影到更高维分类再投影到低维空间。 (5)SVM不能给出概率结果。 (6)SVM是自带有约束条件的正则,泛化能力比LR好。LR是无约束正则。 ( ...
分类:
其他好文 时间:
2018-06-03 17:36:07
阅读次数:
234
一、正则化 1、模型选择典型的方式就是正则化。正则化就是结构风险最小化策略的实现,就是在经验风险项中添加一个郑泽华想或者叫做惩罚项。 正则化项与模型的关系一般是模型复杂度越高,正则化项的值就会越大。 正则化项的作用就是平衡经验风险较小与模型复杂度较小。最好的结果就是经验风险和模型复杂度同时较小。 正 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-05-14 10:24:37
阅读次数:
232