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05机器学习

机器学习诊断法

能够了解算法问题出现在哪里

运用0/1错误分类度量进行评估假设

05机器学习_第1张图片

 模型选择

选择几次方程来假设，用d表示多项式最高次幂

将样本分为三类，用交叉验证集来确定模型选择

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 05机器学习_第3张图片

判断是偏差bias问题还是方差variance问题，即是欠拟合还是过拟合

 05机器学习_第4张图片

选择恰当的正则化λ

05机器学习_第5张图片

 最终选择在交叉验证集上错误率最小的

05机器学习_第6张图片

不同方法适用于哪些情况

05机器学习_第7张图片

偏斜类（skewed classes）：一个类中的数据比另一个类的数据多很多

评估度量值：

1.查准率：以预测癌症为例，在所有预测为得了癌症的人之中，真正得了癌症的占比

2.召回率：在所有真实得了癌症人中，预测正确的占比

ps：通常用y=1表示稀有类

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 05机器学习_第9张图片

 提问：对于不同的算法，如何比较不同的查准率和召回率

答：通过F Score的值来判断

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