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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
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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
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机器学习 ---
模型
评估
、
选择
与验证
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
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
机器学习——
模型
评估
、
选择
与验证
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
监督学习
的
模型
评估
:指标
选择
与解释
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...
机器学习(17)无
监督学习
-- K-means算法与性能
评估
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...
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