机器学习 --- 模型评估、选择与验证-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习 --- 模型评估、选择与验证。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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第1关：为什么要有训练集与测试集

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1、下面正确的是？（ D ）

A、将手头上所有的数据拿来训练模型，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

B、将所有数据中的前百分之70拿来训练模型，剩下的百分之30作为测试集，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

C、将所有数据先随机打乱顺序，一半用来训练模型，一半作为测试集，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

D、将所有数据先随机打乱顺序，百分之80用来训练模型，剩下的百分之20作为测试集，预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。

2、训练集与测试集的划分对最终模型的确定有无影响？（ A ）

A、有

B、无

第2关：欠拟合与过拟合

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1、请问，图中A与B分别处于什么状态？（ B ）

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A、欠拟合，欠拟合

B、欠拟合，过拟合

C、过拟合，欠拟合

D、过拟合，过拟合

2、如果一个模型在训练集上正确率为99%，测试集上正确率为60%。我们应该怎么做？( ABD )

A、加入正则化项

B、增加训练样本数量

C、增加模型复杂度

D、减少模型复杂度

第3关：偏差与方差

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如果一个模型，它在训练集上正确率为85%，测试集上正确率为80%，则模型是过拟合还是欠拟合？其中，来自于偏差的误差为？来自方差的误差为？（ B ）

A、欠拟合，5%，5%

B、欠拟合，15%，5%

C、过拟合，15%，15%

D、过拟合，5%，5%

第4关：验证集与交叉验证

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1、假设，我们现在利用5折交叉验证的方法来确定模型的超参数，一共有4组超参数，我们可以知道，5折交叉验证，每一组超参数将会得到5个子模型的性能评分，假设评分如下，我们应该选择哪组超参数？（ D ）

A、子模型1:0.8 子模型2:0.7 子模型3:0.8 子模型4:0.6 子模型5:0.5

B、子模型1:0.9 子模型2:0.7 子模型3:0.8 子模型4:0.6 子模型5:0.5

C、子模型1:0.5 子模型2:0.6 子模型3:0.7 子模型4:0.6 子模型5:0.5

D、子模型1:0.8 子模型2:0.8 子模型3:0.8 子模型4:0.8 子模型5:0.6

2、下列说法正确的是？( BCD )

A、相比自助法，在初始数据量较小时交叉验证更常用。

B、自助法对集成学习方法有很大的好处

C、使用交叉验证能够增加模型泛化能力

D、在数据难以划分训练集测试集时，可以使用自助法

第5关：衡量回归的性能指标

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下列说法正确的是？( AB )

A、相比MSE指标，MAE对噪声数据不敏感

B、RMSE指标值越小越好

C、R-Squared指标值越小越好

D、当我们的模型不犯任何错时，R-Squared值为0

第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵

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import numpy as np

def confusion_matrix(y_true, y_predict):
    '''
    构建二分类的混淆矩阵，并将其返回
    :param y_true: 真实类别，类型为ndarray
    :param y_predict: 预测类别，类型为ndarray
    :return: shape为(2, 2)的ndarray
    '''

    #********* Begin *********#
    def TN(y_true, y_predict):
        return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0))
    def FP(y_true, y_predict):
        return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 1))
    def FN(y_true, y_predict):
        return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 0))
    def TP(y_true, y_predict):
        return np.sum((y_true == 1) & (y_predict == 1))
    return np.array([
        [TN(y_true, y_predict), FP(y_true, y_predict)],
        [FN(y_true, y_predict), TP(y_true, y_predict)]
    ])
    #********* End *********#

第7关：精准率与召回率

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import numpy as np

def precision_score(y_true, y_predict):
    '''
    计算精准率并返回
    :param y_true: 真实类别，类型为ndarray
    :param y_predict: 预测类别，类型为ndarray
    :return: 精准率，类型为float
    '''

    #********* Begin *********#
    def TP(y_true, y_predict):
        return np.sum((y_true ==1)&(y_predict == 1))
    def FP(y_true,y_predict):
        return np.sum((y_true ==0)&(y_predict==1))
    tp =TP(y_true, y_predict)
    fp =FP(y_true, y_predict)
    try:
        return tp /(tp+fp)
    except:
        return 0.0
    #********* End *********#


def recall_score(y_true, y_predict):
    '''
    计算召回率并召回
    :param y_true: 真实类别，类型为ndarray
    :param y_predict: 预测类别，类型为ndarray
    :return: 召回率，类型为float
    '''

    #********* Begin *********#
    def FN(y_true, y_predict):
        return np.sum((y_true ==1)&(y_predict == 0))
    def TP(y_true,y_predict):
        return np.sum((y_true ==1)&(y_predict==1))
    fn =FN(y_true, y_predict)
    tp =TP(y_true, y_predict)
    try:
        return tp /(tp+fn)
    except:
        return 0.0

    
    #********* End *********#

第8关：F1 Score

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import numpy as np

def f1_score(precision, recall):
    '''
    计算f1 score并返回
    :param precision: 模型的精准率，类型为float
    :param recall: 模型的召回率，类型为float
    :return: 模型的f1 score，类型为float
    '''

    #********* Begin *********#
    try:
        return 2*precision*recall / (precision+recall)
    except:
        return 0.0
    #********* End ***********#

第9关：ROC曲线与AUC

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import numpy as np

def calAUC(prob, labels):
    '''
    计算AUC并返回
    :param prob: 模型预测样本为Positive的概率列表，类型为ndarray
    :param labels: 样本的真实类别列表，其中1表示Positive，0表示Negtive，类型为ndarray
    :return: AUC，类型为float
    '''

    #********* Begin *********#
    a= list(zip(prob,labels))
    rank =[values2 for values1,values2 in sorted(a, key=lambda x:x[0])]
    rankList=[i+1 for i in range(len(rank))if rank[i] ==1]
    posNum =0
    negNum =0
    for i in range(len(labels)):
        if(labels[i]==1):
            posNum+=1
        else:
            negNum+=1
    auc= (sum(rankList)-(posNum*(posNum+1))/2)/(posNum*negNum)
    return auc       
    #********* End *********#

第10关：sklearn中的分类性能指标

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from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

def classification_performance(y_true, y_pred, y_prob):
    '''
    返回准确度、精准率、召回率、f1 Score和AUC
    :param y_true:样本的真实类别，类型为`ndarray`
    :param y_pred:模型预测出的类别，类型为`ndarray`
    :param y_prob:模型预测样本为`Positive`的概率，类型为`ndarray`
    :return:
    '''

    #********* Begin *********#
    return accuracy_score(y_true, y_pred),precision_score(y_true, y_pred),recall_score(y_true, y_pred),f1_score(y_true, y_pred),roc_auc_score(y_true, y_prob)
    #********* End *********#

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