监督学习-模型的选择与评估下载

weixin_39822095 2023-01-25 09:00:27

PPT中整理了监督学习中模型的选择与评估方法、分类指标、回归指标等 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jane0819/87376617?utm_source=bbsseo

...全文

13 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会训练出不同的模型，不同的模型可能会对未知数据作出不同的预测，然而我们手上并没有“未知”的数据。所以，如何评价模型好坏，并选择出好的模型是我们这个实训需要掌握的内容。第1关：为什么要有训练集与测试集任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.为什么要有训练集与测试集，2.如何划分训练集与测试集。为什么要有训练集与测试集我们想要利用收集的西瓜数据

算法面试必备-----模型评估与选择算法面试必备-----模型评估与选择基本概念方差与偏差过拟合与欠拟合问题：在模型评估时，过拟合与欠拟合具体是什么现象？问题：能否说出几种降低过拟合与欠拟合风险的方法？模型评估方法（测试集的保留方法）留出法交叉验证法自助法问题：在自助法的采样过程中，对 n 个样本进行n次自助采样，当n趋于无穷大时，最终有多少数据从来被选择过?调参与最终模型（验证集的使用）问题：在模型评估中，有哪些主要的评估方法，他们的优缺点是什么？模型性能度量任务描述错误率与精度问题：准确率的局限性查准率

选择评估验证训练集与测试集过（欠）拟合偏差与方差训练集与测试集为了使机器学习训练的模型有效，可以用于实际情况中，我们不仅需要用训练集来对模型进行训练，还需要用测试集对模型进行测试以验证其可靠高效性。即训练集用来构建机器学习模型，测试集用来评估模型性能。通常情况下我们都是将数据分为百分之八十和百分之二十，多的那部分用来做训练集，少的那部分用来做测试集。过（欠）拟合 ① 欠拟合：模型在训练集上误差很高；原因：模型过于简单，没有很好的捕捉到数据特征，不能很好的拟合数据。 ② 过拟合：在训练集上误差

1.背景介绍 监督学习是机器学习中最基本的学习方法之一，其主要目标是根据输入数据集和对应的输出标签来训练模型，使模型能够对新的输入数据进行预测。在实际应用中，监督学习模型的性能是否满足需求，直接决定了模型的实际效果。因此，在训练模型时，需要对模型的性能进行评估和优化。本文将从监督学习模型评估的指标选择和解释的角度进行探讨。 2.核心概念与联系在监督学习中，模型评估的主要目的是为了衡量模型在...

目录一、K-means 1、概念 2、过程 3、API（K-means）二、K-means性能评估 1、轮廓系数 2、API（轮廓系数）一、K-means 1、概念无监督学习：没有目标值（没有标签）。（聚类一般在分类之前，没有目标值的时候使用聚类）采用迭代式的算法，直观易懂且实用。缺点：容易受到局部最优解（避免：多次聚类，取多次聚类中心）。最优解：k个中心点挤在一起。例：对这些人物的分类，没有目标值，就是无监督学习。 2、过程例...

下载资源悬赏专区

13,656

社区成员

12,674,800

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章