1 前言

歡迎來到藍(lán)色是天的機(jī)器學(xué)習(xí)筆記專欄！在上一篇文章《機(jī)器學(xué)習(xí)理論筆記（一）：初識機(jī)器學(xué)習(xí)》中，我們初步了解了機(jī)器學(xué)習(xí)，并探討了其定義、分類以及基本術(shù)語。作為繼續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步之旅，今天我們將進(jìn)一步討論機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些重要概念和技巧。

在本文中，我們將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個方面：經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合、數(shù)據(jù)集劃分、調(diào)參以及最終模型的選擇。這些主題對于解決實(shí)際問題中的機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)至關(guān)重要。通過深入了解這些概念和方法，我們可以更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，從而使我們能夠做出更好的決策和預(yù)測。

無論你是新手還是有經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者，本文都將為你提供有價值的知識和實(shí)用的技巧。讓我們一起探索機(jī)器學(xué)習(xí)中這些關(guān)鍵領(lǐng)域，并加深對機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。讓我們開始吧！

2 經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常希望通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)器來對新樣本進(jìn)行泛化，即在未見過的數(shù)據(jù)上具有良好的預(yù)測準(zhǔn)確性。為了衡量學(xué)習(xí)器的性能，我們引入了錯誤率、精度、誤差等概念。

• 錯誤率表示分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例，而精度則是錯誤率的補(bǔ)數(shù)，即1減去錯誤率。誤差是指學(xué)習(xí)器的實(shí)際預(yù)測輸出樣本與樣本真實(shí)輸出之間的差異。
• 訓(xùn)練誤差，也稱為經(jīng)驗(yàn)誤差，表示學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練集上的誤差。訓(xùn)練誤差是通過與已知標(biāo)簽進(jìn)行比較來評估學(xué)習(xí)器的預(yù)測準(zhǔn)確性。然而，我們希望學(xué)習(xí)器在新樣本上也能表現(xiàn)出良好的預(yù)測能力，即具有較低的泛化誤差。
• 泛化誤差是指學(xué)習(xí)器在新樣本上的誤差，它度量了學(xué)習(xí)器在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力。我們希望泛化誤差盡可能小，但是我們只能通過訓(xùn)練集的經(jīng)驗(yàn)誤差作為指標(biāo)進(jìn)行衡量。

然而，經(jīng)驗(yàn)誤差往往無法完全反映學(xué)習(xí)器的泛化能力。當(dāng)學(xué)習(xí)器過度追求在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確性時，很可能會過于貼合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)特征，而忽視了樣本的一般性質(zhì)，從而導(dǎo)致泛化性能下降。這種現(xiàn)象被稱為過擬合。

過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個常見的問題，即學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練集上表現(xiàn)出較好的性能，但在新樣本上的表現(xiàn)卻差。它表明學(xué)習(xí)器過于復(fù)雜，將訓(xùn)練樣本自身的特點(diǎn)當(dāng)作了所有潛在樣本都會具有的一般性質(zhì)，從而導(dǎo)致了泛化性能的降低。

相對應(yīng)的，欠擬合是指學(xué)習(xí)器對訓(xùn)練樣本的一般性質(zhì)學(xué)習(xí)得不夠好，導(dǎo)致無法很好地進(jìn)行預(yù)測和泛化。

雖然完全避免過擬合是不可能的，但我們可以采取一些措施來“緩解”過擬合并減小其風(fēng)險(xiǎn)。例如，我們可以增加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以減少對特定樣本的過度依賴。另外，我們還可以采用正則化方法來約束學(xué)習(xí)器的復(fù)雜度，以防止其過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

同時，對于欠擬合問題，我們可以嘗試增加模型的復(fù)雜度或采用更復(fù)雜的算法來提高學(xué)習(xí)器的性能。此外，合理選擇特征、調(diào)整模型參數(shù)以及使用集成學(xué)習(xí)等方法也可以幫助克服欠擬合問題。

在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要根據(jù)問題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的情況來選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并采取恰當(dāng)?shù)姆椒▉砜朔^擬合或欠擬合的問題，以達(dá)到更好的泛化性能。

3 訓(xùn)練集與測試集的劃分方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練集和測試集的劃分是評估模型性能的重要步驟。合理劃分訓(xùn)練集和測試集能夠準(zhǔn)確評估模型的泛化能力和性能。本文將介紹三種常用的訓(xùn)練集與測試集劃分方法：留出法、交叉驗(yàn)證法和自助法，并討論它們的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。

3.1 留出法（Hold-out）

留出法是最簡單直接的劃分方法之一。它將原始數(shù)據(jù)集劃分為兩個互斥的集合：一個用作訓(xùn)練集，另一個用作測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型的參數(shù)和規(guī)則，而測試集則用于評估模型的性能。劃分時應(yīng)保持訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布相同，并確保測試集與訓(xùn)練集互斥，即測試樣本不在訓(xùn)練集中出現(xiàn)。為了減小隨機(jī)劃分的影響，通常建議進(jìn)行多次隨機(jī)劃分，并取平均值作為留出法的評估結(jié)果。

直接將數(shù)據(jù)集刀劃分為兩個互斥的集合，其中一個集合作為訓(xùn)練集S，另一個作為測試集T，即D = S∪T, S∩T = ?。 上訓(xùn)練出模型后，用T來評估其測試誤差，作為對泛化誤差的估計(jì)

優(yōu)點(diǎn)：

簡單易行，實(shí)現(xiàn)方便。
計(jì)算效率高，適用于大數(shù)據(jù)集。

缺點(diǎn)：

可能由于隨機(jī)劃分的不一致導(dǎo)致評估結(jié)果偏差較大。
對于小規(guī)模數(shù)據(jù)集，劃分比例的選擇有一定的挑戰(zhàn)。

適用場景：

數(shù)據(jù)集規(guī)模較大。
對劃分效果要求不苛刻的場景。

3.2 交叉驗(yàn)證法（Cross Validation）

交叉驗(yàn)證法是一種更穩(wěn)健的劃分方法，它將原始數(shù)據(jù)集劃分為k個大小相似的互斥子集。然后，使用k-1個子集作為訓(xùn)練集，剩下的一個子集作為測試集，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測試。重復(fù)這個過程k次，每次選擇不同的測試集，最終將k次測試結(jié)果的均值作為最終評估結(jié)果。交叉驗(yàn)證法能夠更充分地利用數(shù)據(jù)集的信息，減小因單次劃分導(dǎo)致的偏差。常見的k值有10、5、20等，其中10折交叉驗(yàn)證是最常用的。

D=D1∪D2∪……Dk，Di∩Dj=?（i≠j）

優(yōu)點(diǎn)：

可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能，有效利用數(shù)據(jù)集。
具有較低的評估結(jié)果方差。
對于數(shù)據(jù)集較小且難以進(jìn)行有效劃分的情況下特別有用。

缺點(diǎn)：

計(jì)算復(fù)雜度高，需要進(jìn)行多次模型訓(xùn)練和測試。
對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，計(jì)算資源消耗較大。

適用場景：

數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。
對模型性能評估要求較高的場景。

3.3 自助法（Bootstrap）

自助法是一種特殊的劃分方法，適用于數(shù)據(jù)集較小或難以有效劃分訓(xùn)練集和測試集的情況。自助法通過自助采樣的方式，從原始數(shù)據(jù)集中進(jìn)行有放回地采樣，生成一個與原始數(shù)據(jù)集大小相同的自助樣本集。由于自助樣本集的生成過程中部分樣本可能多次出現(xiàn)，而另一部分樣本可能未出現(xiàn)，因此可以使用自助樣本集作為訓(xùn)練集，剩余未出現(xiàn)的樣本作為測試集，得到一個稱為包外估計(jì)（out-of-bag estimate）的評估結(jié)果。自助法能夠更充分地利用數(shù)據(jù)集的信息，減小因劃分導(dǎo)致的偏差，并且適用于數(shù)據(jù)集較小或難以有效劃分的情況。

給定包含m個樣本的數(shù)據(jù)集Q ，我們對它進(jìn)行釆樣產(chǎn)生數(shù)據(jù)集每次隨機(jī)從Q中挑選一個樣本，將其拷貝放入Df，然后再將該樣本放回初始數(shù)據(jù)集D中，使得該樣本在下次釆樣時仍有可能被釆到；這個過程重復(fù)執(zhí)行m次后，我們就得到了包含m個樣本的數(shù)據(jù)集Df，這就是自助釆樣的結(jié)果。顯然，D中有一部分樣本會在Df中多次出現(xiàn)，而另一部分樣本不出現(xiàn)?？梢宰鲆粋€簡單的估計(jì)，樣本在m次釆樣中始終不被釆到的概率是：
$${\left(1?\frac{1}{m}\right)}^m$$
取極限得到
$$*{lim}_{m\to \infty }{\left(1?\frac{1}{m}\right)}^m?\frac{1}{e}\approx 0.368$$

優(yōu)點(diǎn)：

可以有效利用小規(guī)模數(shù)據(jù)集，減小由于數(shù)據(jù)量不足導(dǎo)致的問題。
無需對數(shù)據(jù)集進(jìn)行顯式的劃分，簡化了訓(xùn)練集和測試集的劃分過程。

缺點(diǎn)：

自助樣本集中約有37%的樣本未被采樣到，可能導(dǎo)致評估結(jié)果偏樂觀。
對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，自助法可能會導(dǎo)致計(jì)算資源浪費(fèi)。

適用場景：

數(shù)據(jù)集規(guī)模較小或難以有效劃分訓(xùn)練集和測試集的情況。
對數(shù)據(jù)集的利用率要求較高的場景。

4 調(diào)參與最終模型

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，調(diào)參和算法選擇是非常重要的步驟，它們直接影響到最終模型的性能和泛化能力。本章將介紹調(diào)參的概念以及一些常見的調(diào)參方法，同時還會涉及到最終模型的訓(xùn)練和評估。

調(diào)參的過程實(shí)際上和算法選擇并沒有本質(zhì)的區(qū)別。對于許多學(xué)習(xí)算法來說，有很多參數(shù)需要設(shè)置，而這些參數(shù)的不同取值通常會導(dǎo)致學(xué)得模型的性能有顯著差異。因此，我們需要對參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)以找到最優(yōu)的參數(shù)配置。然而，由于學(xué)習(xí)算法的參數(shù)通常是連續(xù)的實(shí)數(shù)值，無法對每種參數(shù)取值都進(jìn)行模型訓(xùn)練。為了解決這個問題，我們常常會選擇一個參數(shù)的范圍和變化步長，然后在這個范圍內(nèi)進(jìn)行參數(shù)的取值評估。例如，在范圍 [0, 0.2] 內(nèi)以 0.05 為步長進(jìn)行取值評估，這樣就得到了5個候選參數(shù)值。盡管這種方法不能保證找到最佳的參數(shù)值，但是通過權(quán)衡計(jì)算開銷和性能估計(jì)，它仍然是一個可行的解決方案。

我們通常會將學(xué)得模型在實(shí)際使用中遇到的數(shù)據(jù)稱為測試數(shù)據(jù)，為了區(qū)分，模型評估和選擇中用于評估測試的數(shù)據(jù)集被稱為驗(yàn)證集（validation set）。在調(diào)參過程中，我們會使用驗(yàn)證集來評估不同參數(shù)配置下模型的性能，并選擇表現(xiàn)最好的參數(shù)配置作為最終模型的參數(shù)。

需要注意的是，在模型訓(xùn)練和調(diào)參完成后，我們還需要使用初始的數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練模型。這樣做的目的是讓初始的測試集也被模型學(xué)習(xí)，從而進(jìn)一步提升模型的學(xué)習(xí)效果。類比于考試的情形，就像我們每次考試完后，需要復(fù)習(xí)和消化考試題目的內(nèi)容，從而能夠更好地應(yīng)對下一次考試。因此，重新訓(xùn)練模型可以增強(qiáng)模型的泛化能力和性能。

綜上所述，調(diào)參和最終模型的訓(xùn)練是實(shí)現(xiàn)好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的重要步驟。通過選擇合適的參數(shù)值以及重新訓(xùn)練模型，我們可以進(jìn)一步提升模型的性能和泛化能力，從而更好地適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用場景。調(diào)參需要耐心和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，同時也需要通過驗(yàn)證集的評估來指導(dǎo)參數(shù)選擇的過程。最終，我們希望通過調(diào)參和最終模型的訓(xùn)練得到一個具有良好性能的模型，以解決實(shí)際問題并取得好的效果。

5 結(jié)語

在本篇文章中，我們介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的調(diào)參與最終模型的相關(guān)內(nèi)容。調(diào)參是為了找到最優(yōu)的參數(shù)配置，能夠提高模型的性能和泛化能力。同時，為了評估模型的性能，在訓(xùn)練和調(diào)參過程中，我們將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。

對于數(shù)據(jù)集的劃分，我們介紹了三種常用的方法：留出法、交叉驗(yàn)證法和自助法。每種方法都有各自的使用場景和特點(diǎn)，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法。

調(diào)參過程需要一定的經(jīng)驗(yàn)和技巧，在限定的參數(shù)范圍內(nèi)嘗試不同的取值，并通過驗(yàn)證集來評估模型的性能。通過不斷地調(diào)節(jié)參數(shù)，我們可以找到最佳的參數(shù)配置，以獲得最佳的模型性能。

最終模型的訓(xùn)練也是十分重要的，通過重新使用全部的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，可以進(jìn)一步提高模型的泛化能力和性能。

調(diào)參與最終模型的訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)中不可忽視的環(huán)節(jié)，需要經(jīng)過實(shí)踐與驗(yàn)證逐步優(yōu)化模型。通過本文的內(nèi)容，我們希望讀者能夠理解調(diào)參的重要性，并掌握劃分?jǐn)?shù)據(jù)集和調(diào)參的基本方法。只有通過合理的調(diào)參和最終模型的訓(xùn)練，我們才能得到好的結(jié)果，并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來解決現(xiàn)實(shí)問題。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-670280.html

到了這里，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)理論筆記（二）：數(shù)據(jù)集劃分以及模型選擇的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！