周志华 机器学习ppt Chap02模型评估与选择

机器学习知识点总结周志华一、引言随着计算机技术的不断发展，机器学习作为一种重要的人工智能技术，被广泛应用于各个领域。

机器学习旨在让计算机通过学习能够自动地从数据中识别模式、进行预测和决策，从而实现智能化的任务处理。

本文将对机器学习的相关知识点进行总结，包括基本概念、常见算法、应用领域以及发展趋势等内容。

二、机器学习基础知识1. 机器学习概念机器学习是一种通过数据和统计方法使计算机系统具有学习能力的技术。

它可以帮助计算机利用数据进行自动学习，从而提高计算机处理任务的智能化水平。

机器学习的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、推荐系统等领域。

2. 机器学习的分类根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型。

通过不同的学习方式，使得机器学习可以应用于各种不同类型的问题。

3. 监督学习监督学习是机器学习中最常用的一种学习方式，它通过已有的标记数据来进行学习，从而能够进行预测和分类等任务。

监督学习包括分类和回归两种类型，用于解决各种实际问题。

4. 无监督学习无监督学习是一种用于无标记数据的学习方式，它可以帮助计算机从数据中发现模式和结构，并进行聚类和降维等任务。

无监督学习的应用非常广泛，包括数据挖掘、图像处理等领域。

5. 强化学习强化学习是一种通过与环境进行交互学习，从而使智能体能够选择行动以最大化预期奖励的学习方式。

强化学习可以应用于自动控制、游戏策略等领域。

6. 机器学习的评估机器学习的评估是非常重要的一部分，它可以帮助我们评价模型的性能，并进行模型的选择和改进。

常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。

三、常见机器学习算法1. 线性回归线性回归是一种用于建立输入特征和输出标记之间线性关系的算法，它可以帮助预测连续性变量的数值。

线性回归的模型包括简单线性回归和多元线性回归，可以通过最小二乘法等方法进行参数学习。

2. 逻辑回归逻辑回归是一种用于建立输入特征和输出标记之间的概率关系的算法，它可以进行二分类和多分类任务。

人工智能开发技术中的模型评估和选择指南随着人工智能技术的发展，越来越多的人工智能模型被应用于各行各业。

然而，如何评估和选择一个适合的模型成为了许多从事人工智能开发的人的难题。

模型评估是人工智能开发过程中至关重要的一步。

通过评估模型的性能和准确度，我们可以判断模型是否能够满足我们的需求，并从中选择最合适的模型。

下面，我将介绍一些常用的模型评估指标。

首先，我们可以使用精确度（Accuracy）来评估一个分类模型的性能。

精确度是指模型给出的预测结果与实际结果相符的比例。

当我们需要处理二分类问题时，可以使用混淆矩阵（Confusion Matrix）来计算精确度。

混淆矩阵包括四个指标：真正例（True Positive）、真反例（True Negative）、假正例（False Positive）和假反例（False Negative）。

从这些指标中，我们可以计算出精确度、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）。

精确度越高，模型的性能越好。

另一个重要的模型评估指标是AUC-ROC曲线。

AUC-ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的方法。

它涉及到真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）。

通过计算不同阈值下的真正例率和假正例率，我们可以绘制出AUC-ROC曲线。

AUC-ROC曲线的面积越大，说明模型的性能越好。

在模型选择方面，我们可以考虑使用交叉验证（Cross Validation）来评估模型的泛化能力。

交叉验证是一种将数据集划分为训练集和验证集的方法，通过多次划分和训练，我们可以得到模型在不同数据集上的性能表现。

在选择模型时，我们可以比较不同模型在交叉验证中的表现，选择性能最好的模型。

除了上述的评估指标和方法外，还有其他一些在模型评估和选择中常用的技术和方法，如分类器组合（Ensemble）和正则化（Regularization）等。

《机器学习（周志华）》笔记--决策树（1）--决策树模型、决策树简史、基本流程⼀、决策树模型 决策树(decision tree)是⼀种常⽤的机器学习⽅法，是⼀种描述对实例进⾏分类的树形结构。

决策树是⼀种常⽤的机器学习⽅法，以⼆分类为例，假设现在我们要对是否买西⽠进⾏判断和决策，我们会问⼀些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续问问题，直到可以确定为⽌。

决策树基于“树”结构进⾏决策： （1）内部结点：属性 （2）分⽀：属性值 （3）p叶结点：分类结果 学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部结点所对应的属性） 预测过程：将测试⽰例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下⾏，直到叶结点 学习的过程就是通过划分属性构建决策树的过程，预测过程就是将测试样本从根节点开始，沿着划分属性构成的“判定序列”下⾏，直到叶结点。

结构举例： 从代码⾓度来看，决策树其实可以看成是⼀堆if-else语句的集合，例如引例中的决策树完全可以看成是如下代码：if isRed:if isCold:if hasSeed:print("buy")else:print("don't buy")else:if isCheap:print("buy")else:print("don't buy")else:print("don't buy") 由决策树的根结点(root node)到叶结点(leaf node)的每⼀条路径构建⼀条规则：路径上内部结点的特征对应着规则的条件，⽽叶结点的类对应着规则的结论。

决策树的路径或其对应的if-then规则集合具有⼀个重要的性质：互斥并且完备。

这就是说，每⼀个实例都被⼀条路径或⼀条规则所覆盖，⽽且只被⼀条路径或⼀条规则所覆盖。

机器学习笔记模型选择与评估（Modelselectionandevaluation）前言在机器学习中，我们需要用一些方法去衡量我们选择的模型效果的优劣。

这里我记录了一些比较常见的方法，以此来评估我们选择的模型在此场景下的优劣程度。

一、介绍我们将学习器预测输出与样本真实输出的差异称为误差。

预测正确的样本数占样本总数比例称为准确率（accuracy），相反错误样本数占样本总数的比例称为错误率（error rate）。

但是准确率并不能有效说明机器学习性能，实际上达到准确率100%的学习器在大多数情况都不好。

我们实际希望得到的是能够在新样本上表现很好的机器。

在新样本上的误差，我们称为泛化误差。

训练学习器的时候，学习器学习训练集“太好”，导致将训练集的一些特点当成所有样本的普遍规律，这样会导致泛化性能下降，这种现象在机器学习中被称为“过拟合”（overfitting）。

相反的学习器学习训练集太差，训练集一般的性质都没有学好，称为“欠拟合”（underfitting）。

二、评估方法现实任务中，我们需要选择合适的模型和合适的参数。

那么我们方案通常是，对候选的模型进行泛化误差评估，选取泛化误差最少的模型。

所以在我们模型训练之前对数据集进行划分，分成训练集和测试集。

我们会根据数据集的情况（数据量，分布是否均匀等）来选择合适的划分方式。

我们需要使用一个测试集来测试学习器对新样本的泛化能力。

测试样本也是从样本真实分布中独立同分布采样而得。

测试集和训练集尽可能互斥。

以下是常用的几种方式：2.1 留出法•把数据集分成互不相交的两部分，一部分是训练集，一部分是测试集。

•保持数据分布大致一致，类似分层抽样•训练集数据的数量应占2/3~4/5•为了保证随机性，将数据集多次随机划分为训练集和测试集，然后在对多次划分结果取平均。

•将数据集随机分为互斥的k个子集，为保证随机性，P次随机划分取平均。

•将k个子集随机分为k-1个一组剩下一个为另一组，有k种分法。

机器学习模型的建立和评估方法随着大数据时代的到来，机器学习在各个领域的应用也越来越广泛，如何建立和评估机器学习模型成为了一个重要的问题。

在本文中，我们将探讨机器学习模型的建立和评估方法，以及如何选择和调整模型参数。

一、数据准备在建立机器学习模型之前，首先需要收集和准备数据集。

数据集的质量和数量对于模型的准确性和可靠性至关重要，因此需要注意以下几个方面：1.数据的可靠性。

数据应该是真实、可靠、完整、准确和无歧义的。

2.数据的多样性。

数据集中应该包含各种类型的数据，如类别型、数值型、文本型、图像型等，以充分涵盖不同的情况和场景。

3.数据的数量。

数据集的大小直接影响模型的性能。

通常情况下，数据集越大，模型的准确性越高。

二、模型建立在准备好数据集之后，需要选择一个合适的机器学习模型。

常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

选择模型的关键是要确定问题类型和数据类型，并从中选择一个合适的算法。

1.确定问题类型。

问题类型可以分为分类问题和回归问题两种。

分类问题是要将数据分为不同的类别，回归问题是要将数据映射到连续的输出变量上。

2.确定数据类型。

数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种。

结构化数据是指可以用表格或矩阵来表示的数据，如数字、日期、文字、价值等。

非结构化数据是指无法用表格或矩阵来表示的数据，如声音、图像和视频等。

3.选择合适的算法。

根据问题类型和数据类型，选择一个合适的算法进行建模。

常用的算法包括朴素贝叶斯、K近邻、随机森林、深度学习等。

三、模型评估完成模型的建立后，需要对其进行评估。

分类模型和回归模型通常使用不同的评估指标。

1.分类模型指标。

分类指标通常使用精确度（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值等，用来评估模型的分类效果。

精确度指分类正确的样本数与总样本数之比；召回率指模型正确分类的正样本数与真实正样本数之比；F1值是精确率和召回率的加权平均数。

2.回归模型指标。

机器学习第2章模型评估指标与选择2.1 经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”，即如果在m个昂本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”。

更一般的，我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。

显然，我们希望得到得到泛化误差小的学习器。

然而，我们事先并不知道新样本是什么样的，实际能做的是努力使经验误差最小化。

我们实际希望的，是在新样本上能够表现得很好的学习器，为了达到这个目的，希望从训练样本中尽可能学出适用于潜在样本的“普遍规律”，这样才能遇到新样本时做出正确的判别。

然而，当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所在潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。

这种现象在机器学习中称为“ 过拟合”。

与“过拟合”相对的是“欠拟合”，这是指对训练样本的一般性质尚未学好。

有很多因素可能导致过拟合，其中最常见的情况是由于学习能力过于强大，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都能学到了，而过拟合则通常是由于学习能力低下而造成的。

欠拟合比较容易克服，例如在决策树学习中扩展分支、在神经网络学习中增加训练轮数等，而过拟合则比较麻烦，在后面的学习中我们将看到，过拟合是机器学习面临的关键障碍，各类学习算法都必然带有一些针对过拟合的措施；但是过拟合是无法彻底避免的。

机器学习面临的问题通常是NP难甚至更难。

在显示任务中我们往往有很多学习算法可供选择，甚至对同一个学习算法，当使用不同的参数配置时，也会产生不同的模型。

那么，我们该选择哪一种学习算法，使用哪一种参数配置呢？这就是机器学习中的“模型选择”问题。

理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。

选择和应用机器学习模型时需要考虑以下几个因素：
1. 数据类型和规模：选择适合处理数据类型的模型，例如，如果你的数据是文本或图像，可能需要使用深度学习模型。

同时，根据数据规模选择适当的模型，大型数据集可能需要更复杂的模型。

2. 任务类型：确定需要完成的任务类型，例如分类、回归、聚类或异常检测。

这将帮助选择适合的模型。

3. 可用的资源：考虑可用的计算资源（如时间、内存和存储）和可用的数据工程师技能。

在应用机器学习模型时，可以遵循以下步骤：
1. 数据准备：清理、转换和整合数据以适应模型训练。

2. 模型训练：使用适当的学习算法（如梯度下降）和优化器（如Adam）来训练模型。

3. 评估和选择模型：使用验证数据集和评估指标（如准确率、召回率、AUC-ROC等）来选择最佳模型。

4. 预测和部署：使用训练好的模型对新数据进行预测，并考虑如何将模型部署到生产环境中。

一些常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络、随机森林和梯度提升机等。

具体选择哪种模型取决于你的特定需求和数据集。

每种模型都有其优点和缺点，以及在特定任务上的表现。

因此，需要通过试错或咨询专家的意见来找到最适合你数据的模型。

另外，许多机器学习库和工具（如TensorFlow、PyTorch、
Scikit-learn、Keras和H2O等）提供了用于选择和训练模型的强大功能，这可以大大简化机器学习过程。

这些工具通常还包含用于评估模型性能的自动化工具，这可以帮助你更快地找到最佳模型。