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代價敏感錯誤率與代價曲線

在現實任務中常會遇到這樣的情況：不同類型的錯誤所造成的后果不同．例如在醫療診斷中，錯誤地把患者診斷為健康人與錯誤地把健康人診斷為患者，看起來都是犯了“一次錯誤”
2018-08-16 閱讀全文>>
模型評估與選擇

現實任務中通常是利用有限個測試樣例來繪制ROC圖，此時僅能獲得有限個（真正例率，假正例率）坐標對，無法產生圖2 4(a)中的光滑ROC曲線，只能基于有限個測試樣例篆繪制出如圖2 4(b)所示的近似ROC曲線
2018-08-16 閱讀全文>>
查準率、查全率與Fl

錯誤率和精度雖常用，但并不能滿足所有任務需求．以西瓜問題為例，假定瓜農拉來一車西瓜，我們用訓練好的模型對這些西瓜進行判別，顯然，錯誤率衡量了有多少比例的瓜被判別錯誤．
2018-08-16 閱讀全文>>
調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響

調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響．給定包含m個樣本的數據集D，在模型評估與選擇過程中由于需要留出一部分數據進行評估測試，事實上我們只使用了一部分數據訓練模型．
2018-08-16 閱讀全文>>
調參與最終模型

大多數學習算法都有些參數(parameter)需要設定，參數配置不同，學得模型的性能往往有顯著差別．因此，在進行模型評估與選擇時，除了要對適用學習算法進行選擇，還需對算法參數進行設定，這就是通常所說的“參數調節”或簡稱“調參”(parameter tuning)
2018-08-16 閱讀全文>>
“自助法”(bootstrapping)是一個比較好的解決方案

“自助法”(bootstrapping)是一個比較好的解決方案
2018-08-16 閱讀全文>>
留一法的估計結果也未必永遠比其他評估方法準確

留一法的估計結果也未必永遠比其他評估方法準確
2018-08-16 閱讀全文>>
交叉驗證法

“交叉驗證法”(cross validation)先將數據集D劃分為尼、個大小相似的互斥子集，即D= Di u D2 u U Dk，DinDj=g(t≠j) 每個子集Di都盡可能保持數據分布的一致性，即從D中通過分層采樣得到
2018-08-16 閱讀全文>>
一般要采用若干次隨機劃分、重復進行實驗評估后取平均值作為留出法的評估結果

一般要采用若干次隨機劃分、重復進行實驗評估后取平均值作為留出法的評估結果
2018-08-16 閱讀全文>>
訓練／測試集的劃分要盡可能保持數據分布的一致性

訓練／測試集的劃分要盡可能保持數據分布的一致性
2018-08-16 閱讀全文>>
訓練樣本相當于給同學們練習的習題，測試過程則相當于考試

訓練樣本相當于給同學們練習的習題，測試過程則相當于考試
2018-08-16 閱讀全文>>
我們可通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估并進而做出選在現實任務中往往會選擇

我們可通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估并進而做出選在現實任務中往往會選擇
2018-08-16 閱讀全文>>
與“過擬合”相對的是“欠擬合”(underfitting)，這是指對訓練樣本的一般性質尚未學好

與“過擬合”相對的是“欠擬合”(underfitting)，這是指對訓練樣本的一般性質尚未學好
2018-08-16 閱讀全文>>
模型評估與選擇

通常我們把分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例稱為“錯誤率”(errorrate)，即如果在m個樣本中有a個樣本分類錯誤
2018-08-16 閱讀全文>>
中培偉業講師與您分享人工智能和HTML5開發的關系

目前不論是各種主流媒體還是自媒體，都在宣揚我們進入了或者即將進入人工智能時代。有消息稱人工智能將會取代一部分HTML5開發工程師，其實大家完全沒必要擔心這個，今天中培HTML5講師就給大家詳細分析下。首先，現在的人工智能取代的必然是簡單并且
2018-08-15 閱讀全文>>

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代價敏感錯誤率與代價曲線

模型評估與選擇

查準率、查全率與Fl

調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響

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留一法的估計結果也未必永遠比其他評估方法準確

交叉驗證法

一般要采用若干次隨機劃分、重復進行實驗評估后取平均值作為留出法的評估結果

訓練／測試集的劃分要盡可能保持數據分布的一致性

訓練樣本相當于給同學們練習的習題，測試過程則相當于考試

我們可通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估并進而做出選在現實任務中往往會選擇

與“過擬合”相對的是“欠擬合”(underfitting)，這是指對訓練樣本的一般性質尚未學好

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