ML 04、模型评估与模型选择

【ML 04、模型评估与模型选择】的更多相关文章

ML 04、模型评估与模型选择

机器学习算法原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差机器学习的目的是使学习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. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测…

PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品，产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM（跨行业数据挖掘过程标准），具备完备的数据准备、模型构建、模型评估、模型管理、海量数据处理和高纬数据可视化分析能力。

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机…

Scikit-learn：模型评估Model evaluation

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov…

模型的性能评估(二) 用sklearn进行模型评估

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类…