【机器学习300问】24、模型评估的常见方法有哪些?

一、为什么要对模型进行评估?

对机器学习和神经网络的模型进行评估是至关重要的,原因如下:

  • 得知模型的泛化能力

模型评估的主要目的是了解模型在未见过的数据上的表现,即其泛化能力。这是因为模型的性能在训练数据上可能会过拟合,即模型过于复杂以至于学习了训练数据中的噪声,而不是学习到了真正的底层规律。通过评估,我们可以确保模型具有强大的泛化能力,能够在新的、未见过的数据上表现出色。

  • 提供模型选择依据

在机器学习中,通常会有多种模型可供选择,如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。通过对这些模型进行评估,我们可以比较它们的性能,从而选择最适合特定任务的模型。

  • 调整模型参数

模型评估还可以帮助我们找到最佳的模型参数。通过调整模型的参数,我们可以观察模型性能的变化,从而找到最优的参数组合。这对于提高模型的性能至关重要。

  • 防止过拟合与欠拟合

通过模型评估,我们可以发现模型是否出现过拟合或欠拟合的情况。如果模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳,那么可能是出现了过拟合。相反,如果模型在训练数据上表现不佳,那么可能是出现了欠拟合。这两种情况都需要我们对模型进行调整。

二、从数据划分的角度进行模型评估的常用方法

(1)留出法

将原始数据集划分为训练集和测试集,用训练集训练模型,然后用测试集评估模型的性能。这是最简单、最常用的评估方法。通常**划分比例是70%-30%,或者80%-20%**等。

然而,留出法的一个缺点是它只能给出模型在测试集上的性能估计,而不能给出模型在所有可能数据上的性能。

(2)交叉验证法

将原始数据集划分为k个子集,每次选择k-1个子集作为训练集,剩下的一个子集作为测试集,进行k次训练和测试,最终得到k个测试结果的平均值作为模型的性能估计。其中最常见的形式是10折交叉验证,即k=10。

交叉验证法可以有效地利用数据集,减少数据浪费,并且可以得到更稳定的性能估计

三、举例说明

(1)多项式回归模型的选择

当你想进行一个回归任务,训练出的模型是一个多项式函数,那么这样的模型就被称为多项式模型,他有一些优缺点:

  • 多项式回归的优点是可以更好地拟合复杂的、非线性的数据模式。
  • 其缺点是可能引入过拟合问题,尤其在n(多项式的最高次幂)较大时,即模型过于复杂,无法泛化到新的数据。

那么问题来了,选择怎样次数的多项式模型才能得到最好的泛化结构呢?
可能的10种回归模型

**一定是次数n越高越好吗?**未必,因为n较大时可能会出现过拟合现象:
n过大是可能出现过拟合现象

这时候的解决方法是,是验证集对模型进行评估,在这个例子里我们可以使用均方误差损失函数。具体的做法:

  1. 步骤一:先用训练集训练模型(这里已经训练了10个不同n的模型)
  2. 步骤二:用验证集验证模型,取均方误差最小的模型(假如最好的是n=4)
  3. 步骤三:用测试集对n=4的多项式模型进行测试,评估出它的泛化能力。

四、从评价指标的角度进行模型评估的常用方法

  • 对于回归问题:MSE(均方误差)、MAE (平均绝对误差)、RMSE (均方根误差)等。
  • 对于分类问题:Accuracy (准确率)、Precision (精确率)、Recall (召回率)、AUC (ROC曲线下的面积)等。

更多对模型评价指标的讲解,我会单独出一篇文章来说明哦!

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