Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证

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Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证

spark 模型选择与超参调优机器学习可以简单的归纳为通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法超参数的选择评估函数的选择模型验证的方法在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证简单的交叉验证即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代…

XGBoost参数中文翻译以及参数调优

XGBoost:参数解释:https://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 机器学习系列(11)_Python中Gradient Boosting Machine(GBM)调参方法详解:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 xgboost 调参经验:https://blog.csdn.net/u010414589/article/details/51…

从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

评价指标的局限性、ROC曲线、余弦距离、A/B测试、模型评估的方法、超参数调优、过拟合与欠拟合

1.评价指标的局限性问题1 准确性的局限性准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告…

spark参数调优

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来…

【Spark调优】提交job资源参数调优

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --executor-memory 4G \ --num…

spark submit参数调优

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…