机器学习学习笔记——第二章：模型评估与选择

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机器学习学习笔记——第二章：模型评估与选择

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一、经验误差与过拟合

1.1、经验误差与泛化误差

• 错误率：分类错误的样本占总样本数的比例
• 精度：1-错误率
• 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异
  • 训练（/经验）误差：训练集上的误差
  • 泛化误差：新样本上的误差
    我们希望学习器的泛化误差越小越好，但我们事先无法确认新样本是啥样的，所以只能努力做到经验误差越小越好。

1.2、过拟合与欠拟合

但是当经验误差过低，学习器会将训练样本一些特点当成一般性质，这时候就会产生过拟合（/过配）
相对的，尚未学好训练模型的一般性质，被称为欠拟合（/欠配）

• 欠拟合由于学习能力低下导致，增加算法复杂度就容易解决
• 过拟合问题是不可避免的
• 运用算法时要询问自己两个问题，这个算法是靠什么来缓解过拟合问题的，它又会在什么程度失效
  
• 实际情况中可能是经验误差显示的误差越来越小，但是泛化误差却呈现出先下降后上升的趋势，机器学习的目标正是使得模型的误差接近最小处，也正是因为存在了过拟合现象，且不可避免，才存在了机器学习这样的学科。

二、 三个问题

如何获得测试结果？——评估方法（评估该模型在未来的表现）
如何评估性能优劣？——性能度量（评估该模型是否符合需求）
如何判断实质差别？——比较检验（评估改模型的统计学表现）

三、评估方法

• 评估方法：用来评判面对同一个数据集，哪个算法（哪些参数）更加适合的，但无论用哪个方法（参数）得出算法的性能，最后都要将完整的数据集D投入训练，重新获得新的模型。
• 泛化误差通常被认为是学习器好坏的评估标准
• 通常可以利用测试集去测试学习器，得到的测试误差被作为泛化误差的近似
  • 假设测试样本从真实样本中独立同分布采样获得，同时测试集也尽可能与训练集互斥。
• 但是实际生活中，我们一般只有一个有限数量的数据集D，一般需要利用下述几种办法来拆分数据集，用于训练与测试。

3.1、留出法（hold-out）

• 留出法：将数据集D划分为训练集S和测试集T，其中D=S∪T，S∩T=Ø
  
• 遵守准则
  • 保持数据分布一致性(例如: 分层采样，训练集与测试集中样本类型占比应相近/等)
  • 多次重复划分(例如: 100次随机划分后返回平均)
  • 测试集不能太大（训练集与原数据差别大）、不能太小（评估结果不稳定）(例如: 1/5~1/3)
    • 一般而言，测试集至少应该包含30个样例。

3.2、k折-交叉验证法（k-fold cross validation）

• 留出法存在着一个潜在的隐患，即使随机划分了100次，但仍然有可能有一两个样本未被用于测试，但这两个样本恰好又对模型有着影响，为了照顾到每个样本，就有了k折-交叉验证法。
• k折-交叉验证法：将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集，既D=D1∪D2∪…∪Dk, Di∪Dj=Ø ( i ≠ j )，取k-1个子集做训练集，1个子集做测试集。通常k=10。
  
• 注意
  • 每个子集都是从D中分层采样获得。
  • 为了保证将数据集划分为k个这步操作对模型造成印象，这一步通常要随机使用不同的划分重复p次，（当k=10，重复划分10次时）此时就是10*10，训练/测试次数仍为100次。
• 留一法（Leave-One-Out, LOO）
  • 定义：数据集D中包含m个样本，另k=m。
  • 优点：
    • 留一法不受随机划分影响。
    • 绝大多数情况下，留一法训练出来的模型与期望用D数据集训练出来的模型很相似，评估结果更准确。
  • 缺点：
    • 成本随数据量增大而增大。
    • 测试数据量过少，模型结果可能存在偏差。
    • NFL定理，表明此方法并非任何情况下的最优解。

3.3、自助法（bootstrap）

• 上述两种方法虽然保留了数据分布，但是却都需要保留一部分样本用于测试，利用此训练集获得的模型与用数据集D训练出来的模型终究会存在一些偏差（留一法相对而言，计算复杂度高）。
• 为了减少训练规模变化，高效进行实验评估，设计出自助法。
• 自助法：基于自助采样（boostrap sampling）（亦称”有放回采样“，”可重复采样“），对一个包含有m个样本的数据集D，对其进行采样产生数据集D’，每次挑选一个样本，拷贝后放入D‘，原数据放回数据集D，如此重复m次。如此存在一部分样本在数据集D‘中重复出现，另一部分不出现，将另一部分的样本作为测试集。这样的结果，亦称包外估计（out-of-bag estimate）
  • 样本不被采集到的概率约为0.368
    

• 优点：训练集与原样本集同规模
• 缺点：数据分布有所改变
• 适用场景：数据集较小，或数据分布对训练影响较小时适用

3.4、调参与最终模型

调参数和选算法实际上都是在进行模型的选择（实际上只要是在机器学习中涉及变化的步骤都是在进行模型选择），两者的选法也差不多，均是产生多个模型后，基于某种评估方法来进行选择。

• 超参数：算法的参数，一般由人工设定（数目常在10以内，常常会对每个参数设定一个范围和步长，来限制最后形成的模型数量，从而降低成本）
• 参数：模型的参数，一般由学习确定
• 训练集，验证集，测试集：验证集的作用就是用来调参，用训练集训练出来模型后，导入验证集去验证模型的好坏，从而进行调参后在进行训练，重复步骤，直至模型性能差异不大时，确认算法参数，将训练集与验证集合并后，再次训练确认模型，最后用测试集进行测试。
• 最终模型：在确认完算法和参数后，将完整的数据集D投入训练，重新获得新的模型。

四、性能度量

• 性能度量：衡量模型泛化能力的评估标准（模型的好坏由算法，数据与任务需求决定）
• 回归任务的性能度量：均方误差（mean squared error）
  
  其中yi为xi的真实标记（结果），f为模型，f（xi）为模型的预测结果。
• 下面介绍分类任务常用的指标

4.1、错误率与精度

• 错误率：分类错误的样本占总样本数的比例

• 精度：1-错误率，分类正确的样本占总样本数的比例

• 分类错误率：
  

• 分类精度：
  

4.2、查准率、查全率与F1

错误率与精度并不能满足所有任务需求，需要引入新的指标。

• 查准率（precision）：检查出来的信息中有多少比例是用户感兴趣的
• 查全率（recall）：用户感兴趣的信息中有多少被检索出来了
• 混淆矩阵（confusion matrix）：
  
  T：true，F：false，P：positive，N：negative
• 定义：
  
• 一般情况下（除开一些简单任务）查准率与查全率是一对矛盾的数值，例如有一批西瓜，我们希望尽可能多的获得好瓜，这时只要把全部的瓜选上，这时所有好瓜必都被选上，但是查准率会偏低；若希望选出好瓜的比例尽可能高，这时只要挑选最有把握的瓜即可，此时查全率会偏低。
• 既然这两者是矛盾的属性，那就可能存在针对同一数据集，A算法P高R低，B算法P低R高的情况，那这时候要如何判断哪种算法更优秀呢？
• P-R曲线：以P为纵轴，R为横轴，预测结果为正例的可能性为顺序（从最有可能到最不可能）绘制P-R曲线
  • 如果某学习器的曲线完全包裹另一学习器，则认为其性能更优（如A优于C）
  • 如果俩曲线产生交叉（如A和B），则难以定论（可以通过计算曲线下面积来定论，不过其较难估算）
  • 由此引入平衡点 （Break Even Point）：P=R时的点，此时认为A优于B（A的BEP=0.8, B的BEP=0.7），不过BEP还是过于简化了，更常用的为F1度量
    
• F1度量：F1是基于查准率和查全率的调和平均（harmonic mean） 定义的相较于算数平均$\frac{P\times R}{2}$与几何平均$\sqrt{P\times R}$，调和平均更重视较小值
  
• 权重β：一些应用中，对查全率与查准率有不同的偏好，引入F1度量的一般形式Fβ
  
• 存在多个二分类混淆矩阵
  • 方法一：先计算每个矩阵的P和R，再计算平均值，宏查准率（macro-P），宏查全率（macro-R），宏F1（macro-F1）
  • 方法二：先计算得到TP，FP，TN，FN的平均值得，再得到微查准率（micro-P），微查全率（micro-R），微F1（micro-F1）
    

4.3、ROC与AUC

• 受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic, ROC）：与P-R曲线类似，不过横轴改为了假正例率（False Positive Rate, FPR），纵轴为真正例率（True Positive Rate， TPR）
  
• 这里可以看出TPR与查全率R同义
• ROC曲线
  
• 实际应用中数据集是有限的，无法绘制上图那种光滑曲线，只能绘制出下图的近似ROC曲线。
  • 绘图步骤：给定M个正例和m个反例，根据学习器的预测结果对样例排序，然后将分类阈值设为最大，既所有样例预测为反例，此时FPR与TPR都是0，在坐标轴（0，0）处标记一个点，然后将分类与之依次设为每个样例的预测值（既把依次把每个样例设为正例）。设前一个标记点为（x,y），若当前为正例则对应标记坐标点为（x,y+1/M）,若当前为反例则对应标记坐标点为（x+1/m,y），依次相连。
    
• 同P-R曲线，如果曲线A将曲线B完全包裹，则认为曲线A对应的算法优于曲线B对应的算法，如果产生交集，则比较ROC曲线的下面积AUC(Area Under ROC Curve)
• AUC：从定义可得，AUC可以是曲线下各部分面积之和。
  • 若ROC曲线由{(x1,y1), (x2,y2), …, (xm,ym)}组成，其中（x1=0，xm=1），则AUC可以估算为
    $$AUC=\frac{1}{2}\sum _{i=1}^{m-1}(x_{i+1}-x_i)\bullet (y_i+y_{i+1})$$

4.4、代价敏感错误率与代价曲线

• 前面的评估方法大多隐式的假设了均等代价。
• 但现实生活中会出现这样的情况，不同类型的错误造成的后果也不同，为权衡不同类型错误造成的损失，可为错误赋予非均等代价（unequal cost）
  
• 一般关注代价比值，而非其确切值（如Cost01：Cost11=3：1）
• 此时ROC曲线已经不能直接反映学习器的期望总体代价了，引入了代价曲线
• 代价曲线：
  • ROC曲线上每一个点对应代价平面（横纵轴为[0-1]）上一条线，设ROC曲线上点坐标为（FPR，TPR），在代价平面上画出一条从（0，FPR）到（1，1-TPR）的线段，每一个点都绘制为一条线，最终围出的下面积，就是学习器的总体期望代价。
    

五、比较检验

• 在通过评估方法测得学习器的某个性能度量后，能否直接用于比较以评判优劣呢？
• 有三个方面指出其不可行。
  • 测试性能不等于泛化性能测试
  • 性能随着测试集的变化而变化
  • 很多机器学习算法本身有一定的随机性
• 这边利用了统计学上的假设检验，来评判学习器的性能。（默认以错误率ε为性能度量）
• 假设检验：由于现实中只能确认测试错误率ε0，而无法获得泛化错误率ε，两者未必相同，但两者接近的可能性较大，因此可以依据ε0去估推出ε的范围。
• 下面内容涉及大量数学与统计学知识，看着令人头疼，加上现在软件可以直接调用相关的算法来实现效果，我个人觉得了解下概念，知道有这么个东西即可。除非你想深入了解，可以参考西瓜书p37-p44，或者看下这篇博客，里面和书籍内容相差不大。

5.1、针对单个学习器

5.1.1、二项检验

5.1.2、t检验

5.2、针对多个学习器

5.2.1、交叉验证t检验

5.2.2、McNemar检验

5.2.3、Friedman检验与Nemenyi后续检验

六、偏差与方差

• 偏差-方差分解(bisa-variance decomposition) ：用于解释学习算法泛化性能的一个工具
  • 泛化误差可以被分解为偏差，方差和噪声之和
  • 偏差（期望输出与真实标记的差别）：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度（ 既刻画了学习算法本身的拟合能力）
  • 方差：度量了同样大小的训练集的变化所导致的学习性能的变化（既刻画了数据扰动所造成的影响）
  • 噪声：表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下届（既刻画了学习问题本身的难度）
• 总结：泛化性能由学习算法的能力，数据的充分性以及学习任务本身决定。