2. 程式人生 > >機器學習：模型估計於選擇(二)

機器學習：模型估計於選擇(二)

阿新 • • 發佈：2018-12-14
  • 交叉驗證t檢驗是在一個數據集上比較兩個演算法的效能，但有時我們需要在一組資料集上對多個演算法進行比較，可以使用基於演算法排序的Friendman檢驗。 我們假設D1_{1}、D2_{2}、D3_{3}、D4_{4}四個資料集對演算法A、B、C進行比較，首先使用留出發或交叉驗證法得到每個演算法在每個資料集上的測試結果，然後在每個資料集上根據測試效能由好到壞進行排序，賦予序值1，2，…；若演算法的測試效能相同，則平分序值，然後使用Friendman檢驗判斷這些演算法是否效能相同。若相同，則它們的平均序值相同，否則不相同。我們假設在N個數據集上比較K個演算法，令ri_{i} 表示第i個演算法的平均序值，則ri
    _{i}     服從正太分佈，其均值和方差分別為(k+1)/2和(k2−1)/12\left ( k^{2}-1 \right )/ 12,變數τχ2=12Nk(k+1)(∑i=1kr2i−k(k+1)24)\tau _{\chi ^{2}}=\frac{12N}{k\left ( k+1 \right )}\left ( \sum_{i=1}^{k}r\tfrac{2}{i}-\frac{k\left ( k+1 \right )^{2}}{4} \right ) 在k和N都比較大時，服從自由度為k-1的χ2\chi ^{2}
    分佈。原始的Friendman檢驗過於保守，現在通常使用變數τF=(N−1)τx2N(k−1−τx2)\tau _{F}=\frac{\left ( N-1 \right )\tau _{x^{2}}}{N\left ( k-1 -\tau _{x^{2}}\right )} τF\tau _{F}服從自由度為k-1和(k-1)(N-1)的F分佈。若“所有演算法的效能相同”這個假設被拒絕，說明演算法的效能顯著不同，需要進行後續檢驗來進一步區分各演算法，常用的有Nemenyi後續檢驗。Nemenyi檢驗計算出平均序值差別的臨別值域： C
    D=qαk(k+1)6NCD=q_{\alpha }\sqrt{\frac{k\left ( k+1 \right )}{6N}}     qα_{\alpha }可由表查出，若兩個演算法的平均序值之差超過了臨界值域CD，則以相應的置信度拒絕“兩個演算法效能相同”的假設。

    • 相關推薦

    機器學習：模型估計於選擇(二)

    交叉驗證t檢驗是在一個數據集上比較兩個演算法的效能，但有時我們需要在一組資料集上對多個演算法進行比較，可以使用基於演算法排序的Friendman檢驗。 我們假設D1_{1}1​、D2_{2}2​、D3_{3}3​、D4_{4}4​四個資料集對演算法A、B、C進行比較，首先使用留出發或交叉驗證法得到每個演算法在

    機器學習：模型評估和選擇

    val 上一個 bootstrap 自助法 break all 誤差 rec 數據集 2.1 經驗誤差與擬合 精度（accuracy）和錯誤率（error rate）：精度=1-錯誤率 訓練誤差（training error）或經驗誤差（empirical error） 泛

    機器學習：模型性能度量(performance measure)(待補充)

    splay 樣本 常用 spl n) enc 統計學習方法 後者 性能 對學習器的泛化性能進行評估，不僅需要有效的實驗估計方法，還需要有衡量模型泛化性能的評準指標，這就是性能度量。性能度量反應任務需求，對比不同模型能力時，使用不同性能度量能導致不同的評判結果。因此，模型的好

    機器學習：模型性能評估與參數調優

    rom 集中 進行 groups 然而 val k-fold 證明 strong 模型性能評估的常用指標 真陽性（True Positive，TP）：指被分類器正確分類的正例數據 真陰性（True Negative，TN）：指被分類器正確分類的負例數據 假陽性（False

    機器學習：模型泛化（L1、L2 和彈性網絡）

    如果 開拓 最優解 曲線 方法 通過 機器學習 功能 都是 一、嶺回歸和 LASSO 回歸的推導過程 1）嶺回歸和LASSO回歸都是解決模型訓練過程中的過擬合問題 具體操作：在原始的損失函數後添加正則項，來盡量的減小模型學習到的 θ 的大小，使得模型的泛化能力更強；

    AI工程師成長之路--機器學習之模型評估與選擇

    開篇簡介：本文是博主結合前輩經驗和自身的認識寫的博文，有不少博主自身理解還不太透徹，因為考慮到文章的完整性，有些部分需要引用的前輩的一些方法，望諒解。由於文章專業化內容過多，會影響閱讀體驗，在這裡建議大家難以理解的部分先不要去深究，等待需要用到的時候再去深入研究一下。本博

    機器學習：sklearn演算法引數選擇--網格搜尋

    機器學習中很多演算法的引數選擇是個比較繁瑣的問題，人工調參比較費時，好在sklearn給我們提供了網格搜尋引數的方法，其實就是類似暴力破解，先設定一些引數的取值，然後通過gridsearch，去尋找這些引數中表現的最好的引數。 我們依舊使用上一節的泰坦尼克號生存者預測資料集。同樣使用隨機森林演算

    機器學習筆記--模型評估與選擇

    經驗誤差與過擬合 錯誤率：m個樣本中有a個樣本分類錯誤：a/m. 精度：(1−a/m)∗100% 誤差：實際預測輸出與樣本真實輸出之間的差異 訓練集上：訓練誤差（training error） 新樣本上：泛化誤差（generalization erro

    機器學習：模型評估-sklearn中的評估函式

    1.介紹有三種不同的方法來評估一個模型的預測質量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一個score方法，它提供了一個預設的評估法則來解決問題。Scoring引數：使用cross-validation的模型評估工具，依賴於內部的sco

    【機器學習】模型評估與選擇

    內容大多來自 統計學習方法——李航 機器學習——周志華 1. 統計學習三要素   統計學習方法都是有模型、策略和演算法構成的，也就是統計學習方法由三要素構成，可以簡單地表示為： 方法=模型+策略+算法方法=模型+策略+算法 構建一種統計學習方法就是

    機器學習初學者——模型評估與選擇

    一.經驗誤差與過擬合 1、錯誤率： 通常把分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例稱為錯誤率（Error rate）。 例如m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率E=a/m。相應的1-a/m 稱為精度（ac

    機器學習 第二章：模型評估與選擇-總結

    但是 交叉 roc曲線 掃描 com ram hidden 技術分享 preview 1、數據集包含1000個樣本，其中500個正例，500個反例，將其劃分為包含70%樣本的訓練集和30%樣本的測試集用於留出法評估，試估算共有多少種劃分方式。 留出法將數據集劃分為兩個互斥的

    【機器學習筆記】第二章：模型評估與選擇

    機器學習 ini ppi 第二章 err cap ner rate rac 2.1 經驗誤差與過擬合 1. error rate/accuracy 2. error: training error/empirical error, generalization error

    規則化和模型選擇（Regularization and model selection）——機器學習：交叉驗證Cross validation

    零 問題提出 在機器學習中的偏差與方差一文中提到了偏差與方差。那麼在多種預測模型，如線性迴歸(y=θTx)，多項式迴歸(y=θTx^(1~m))等，應使用那種模型才能達到偏差與方差的平衡最優？ 形式化定義：假設可選的模型集合是M={M1,M2,...,Md}，比如SVM，

    概率統計與機器學習：獨立同分布，極大似然估計，線性最小二乘迴歸

    獨立同分布 獨立性 概念：事件A，B發生互不影響 公式：P(XY)=P(X)P(Y) ， 即事件的概率等於各自事件概率的乘積 舉例： 正例：兩個人同時向上拋硬幣，兩個硬幣均為正面的概率 反例：獅子在某地區出現的概率為X，老虎出現概率為Y，同時出現

    機器學習：交叉驗證和模型選擇與Python程式碼實現

    前言：本篇博文主要介紹交叉驗證（cross validation）和模型選擇，首先介紹相關的基礎概念和原理，然後通過Python程式碼實現交叉驗證和模型評估以及選擇。特別強調，其中大多理論知識來源於《統計學習方法_李航》和斯坦福課程翻譯筆記。 1.分類器的評價 評價分類

    斯坦福大學公開課機器學習：Neural network-model representation（神經網絡模型及神經單元的理解）

    如何 work 單元 pre 結果 mda s函數 額外 權重 神經網絡是在模仿大腦中的神經元或者神經網絡時發明的。因此，要解釋如何表示模型假設，我們先來看單個神經元在大腦中是什麽樣的。如下圖，我們的大腦中充滿了神經元，神經元是大腦中的細胞，其中有兩點值得我們註意，一是神經

    斯坦福大學公開課機器學習： advice for applying machine learning | deciding what to try next(revisited)（針對高偏差、高方差問題的解決方法以及隱藏層數的選擇）

    ice 簡單 pos .com img 想要 技術 分割 就是 針對高偏差、高方差問題的解決方法： 1、解決高方差問題的方案：增大訓練樣本量、縮小特征量、增大lambda值 2、解決高偏差問題的方案：增大特征量、增加多項式特征（比如x1*x2,x1的平方等等）、減少la

    機器學習基礎——模型參數評估與選擇

    比較 html 貝葉斯分類 試驗 聚類算法 偏差 height 所有 識別 當看過一些簡單的機器學習算法或者模型後，對於具體問題該如何評估不同模型對具體問題的效果選擇最優模型呢。 1. 經驗誤差、泛化誤差 假如m個樣本中有a個樣本分類錯誤 錯誤率：E = a / m;

    機器學習：貝葉斯分類器（二）——高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現

    mod ces 數據 大於等於 即使 平均值 方差 很多 mode 一 高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現 網上搜索不調用sklearn實現的樸素貝葉斯分類器基本很少，即使有也是結合文本分類的多項式或伯努利類型，因此自己寫了一遍能直接封裝的高斯類型NB分類器，當然與真正的源碼相