模型评估

机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差

前言本笔记是笔者学习西瓜书所做笔记，转载请附本文链接及作者信息。有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易，好心人随手点个赞机器学习中如何考量算法模型的泛化能力是非常重要的内容，影响着模型在实际环境下的使用。偏差-方差分解工具(bias-variancedecomposition)是解释模型泛化能力的重要工具符号定义:测试样本:训练集:基于训练集得到的模型对测试集的预测结果：样本
阿瑟_TJRS·2023-11-21 21:16

WeekT8 - 猫狗识别1（VGG-16）

文章目录1.导入数据2.数据预处理之加载数据3.配置数据集4.可视化数据5.搭建VGG-16网络5.编译6.训练模型7.模型评估8.预测9.tqdm说明9.1再来说遇到的那个报错10.文中比较严重的bug
m_Molly·2023-11-21 08:34

Week-T9 猫狗识别2

文章目录一、准备环境二、准备数据2.1获取数据集2.2.可视化数据三、搭建训练模型3.1自定义VGG-16模型3.2编译模型3.3训练模型四、模型评估与预测4.1模型评估4.2模型预测五、总结本文为365
m_Molly·2023-11-21 08:34

二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是，准确率就不是一个很有效的衡量指标，例如信用卡欺诈检测，大多数是合法交易，所以分类器的分类准确率会达到99%以上，但是这不能说明模型就一定是好的，所以分类器会经常使用精准率和召回率来进行衡量。
2020重新做人·2023-11-21 00:01

基于sklearn的分类模型评估方法

欢迎关注笔者的微信公众号在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同的指标进行评估。在诸多的评估指标中，大部分指标只能片面地反映模型的一部分性能。
lymboy·2023-11-21 00:29

二元分类模型评估方法

文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、Python实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、F1值ROC曲线、AUC面积指标公式意义真正例(TP)被模型预测为正的正样本；即预测为正样本，且预测结果为真假正例(FP)被模型预测为正的负样本；即预测为正样本，且预测结果为假真负例(TN)被模型预
weixin_50304531·2023-11-21 00:58

深度学习入门（第一天）——深度学习必备知识点

一、深度学习要解决的问题人工智能、机器学习、深度学习的区别于联系机器学习的流程：数据提取特征工程建立模型评估与应用特征工程可以说是建模过程中，最重要的部分。
学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:30

高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2023年A题：基于机理分析法的定日镜场优化设计模型（续）（附获奖论文及MATLAB代码实现）

目录七、模型评估参考文献代码实现Matlab程序m11.mMatlab程序m12.mMatlab程序m21.m
格图素书·2023-11-20 07:41

CSMM软件能力成熟度评估

CSMM认证，即“软件能力成熟度评估”，也被称为“CSMM软件能力成熟度模型评估国家标准认证”或“中国版CMMI认证”。
新标科技·2023-11-20 06:02

卷积神经网络（VGG-16）海贼王人物识别

.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集5.归一化三、构建VGG-16网络1.官方模型（已打包好）2.自建模型3.网络结构图四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作
NoteLoopy·2023-11-19 23:30

卷积神经网络（CNN）鲜花的识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.检查数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作
NoteLoopy·2023-11-19 23:30

卷积神经网络（CNN）天气识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估前期工作
NoteLoopy·2023-11-19 22:20

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)

(二)文章目录GPT实战系列-1.训练参数配置传递2.训练前准备3.训练参数配置4.训练对象，seq2seq训练5.执行训练6.训练模型评估依赖数据集的预处理P-Tuningv2将ChatGLM2-6B
Alex_StarSky·2023-11-19 08:04

大数据课程考试

1.Yarn每一个子模块的作用要记清楚resource模块的作用master2.最后一个章节数据挖掘的流程商业理解数据理解对应用的采集预处理’制表、记录、数据清洗建模AI选哪个模型评估过程，对建模的结果部署上线
A记录学习路线·2023-11-19 02:11

【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）

后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式
为梦而生~·2023-11-18 18:02

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2
csj50·2023-11-18 17:42

【机器学习Python实战】线性回归

部分基础知识不再讲解，有需要的可以点击专栏自取~往期推荐（机器学习基础专栏）：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估
为梦而生~·2023-11-18 17:08

卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.调整图片格式5.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置
NoteLoopy·2023-11-17 13:39

卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是
NoteLoopy·2023-11-17 08:36

【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式
为梦而生~·2023-11-17 03:45

【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式
为梦而生~·2023-11-17 03:44

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征

回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1过滤方法2.2包装方法2.3嵌入方法三、Lasso的特征选择流程3.1数据预处理3.2划分训练集和测试集3.3搭建Lasso回归模型3.4特征选择3.5模型评估完整代码一
清木!·2023-11-15 23:09

机器学习经典方法思想

本文附带问题以及答案，and总结，在每个章节对应的末尾目录1绪论2模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率
ZJH'blog·2023-11-15 17:47

【nlp】1.4 文本特征处理（n-gram特征、文本长度规范：补齐与截断）

这些特征处理工作能够有效的将重要的文本特征加入模型训练中，增强模型评估指标。常见的文本特征处理方法：添加n-gram特征文本长度规范1什么是n-gram特征给定一段文本序列,其中n个词或字的相邻
lys_828·2023-11-14 10:51

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】漫谈机器学习（二）

目录几个高频面试题目机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择基本的模型评估项和技术Bootstrapping和不确定性交叉验证和超参数优化机器学习的发展历程知识储备机器学习常用术语算法原理1.什么是机器学习
林聪木·2023-11-14 09:58

如何快速落地LLM应用？通过Langchain接入千帆SDK

千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，开发者可基于千帆SDK通过代码接入并调用百度智能云千帆大模
三掌柜666·2023-11-14 02:35

百度智能云正式上线Python SDK版本并全面开源！

千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估
青花锁·2023-11-13 23:36

深度学习之基于Pytorch服装图像分类识别系统

文章目录一项目简介系统组成1.数据集准备2.数据预处理3.模型构建4.模型训练5.模型评估PyTorch的优势二、功能三、系统四.总结一项目简介  深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，其中基于PyTorch
雅致教育·2023-11-13 22:38

Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 （一）

CodeLlama7B的代码性能，同时保持擅长英语任务使用分组查询注意力（GQA）加快推理速度使用滑动窗口注意力（SWA）以更低的成本处理更长的序列性能细节将Mistral7B与Llama2系列进行比较，运行所有模型评估
段智华·2023-11-13 15:25

一篇文章真正讲懂模型评估指标(准确率，召回率，精确率，roc曲线，AUC值）

准确率，召回率，精确率，roc曲线，roc值等等，但是模型评估的时候用哪个指标呢，在此出一篇文章仔细说一说吧，希望大家看完能有收获！模型评估我们先从会混淆矩阵说起。
acmakb·2023-11-12 23:00

ROC 曲线详解

如今，ROC曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到TomFawcett大佬，他一直在致力于推广ROC在机器学习领域的应用，他发布的论文《AnintroductiontoROCanalysis
金戈鐡馬·2023-11-12 12:25

模型的“参数”与“超参数”

最近回顾机器学习的模型评估与选择方面的内容时，才幡然发现在初识机器学习阶段对于个别知识点的理解存在偏差，故特别记录下自身对于模型训练过程中的几个不正确的认识。
Felier.·2023-11-12 03:18

个人总结：机器学习模型评估与调优 余弦相似度 余弦距离 欧氏距离 A/B测试 交叉验证 自助法 | 网格搜索 随机搜索 贝叶斯优化 过拟合欠拟合

模型评估余弦相似度对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为，即两个向量夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系，并不关心绝对大小，其取值范围为[-1,1]。
yyhhlancelot·2023-11-11 22:00

百度智能云正式上线Python SDK版本并全面开源！

千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部
爱编程的喵喵·2023-11-11 15:11

如何快速落地LLM应用？通过Langchain接入千帆SDK

千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，我们可基于千帆SDK通过代码接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，轻松实现LLMOps全流程的落地，快速构建自己的大语言模型应用
陈老老老板·2023-11-11 09:36

模型评估相关参数学习

trainingprocesslossaccurancyval_lossval_accurancytestingprocessclassification_report(label,predict,digits=8)label和predict需要选用相同维度的数组，label为标签，predict为模型输出结果，digit=8为输出浮点值位数。最左边一列为类别标签precision：精准度（tru
SunYutong_1234·2023-11-11 07:27

百度智能云千帆大模型平台再升级，SDK版本开源发布！

千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部
herosunly·2023-11-11 05:43

一元线性回归（Simple Linear Regression）

SimpleLinearRegression）简介理解数据数据处理读取数据数据预览数据探索数据统计信息数据类型查看数据的直方图通过散点图查看数据的相关关系相关系数建立模型创建训练数据和测试数据建立简单线性回归模型查看回归方程阐述绘制拟合图模型评估使用模型进行预测数据集下载
M冰·2023-11-11 02:46

机器学习---决策树算法梳理

决策树算法梳理任务3-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段5、模型评估
言成苟文·2023-11-09 22:54

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型
VinMemory·2023-11-08 07:08

【机器学习2】模型评估

模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类型的机器学习问题，评估指标的选择也有所不同。
猫头不能躺·2023-11-08 07:11

基于亚马逊云科技生成式AI，灵境未来实现云上大语言模型训练和推理平台部署

灵境未来的创业团队在机器学习与人工智能领域拥有丰富的经验积累，致力于以最低成本来帮助企业实现私有数据价值的最大化，为行业客户提供从数据准备、模型微调、模型评估、模型部署等服务。通过加入
Zaker科技·2023-11-08 05:01

学习笔记——pipeline是干嘛的

Pipeline类的主要目的是将数据处理流程封装为一个可执行的模型对象，使得数据的处理过程更加简洁、可读性更高，并且方便进行交叉验证和模型评估。
不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:09

竞赛选题 深度学习手势识别算法实现 - opencv python

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习手势识别算法实现-opencvpython
laafeer·2023-11-07 17:37

模型评估与选择

一、经验误差与过拟合误差率分类错误的样本数占样本总数的比率。精度分类正确的样本数占总数的比率。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。训练误差（经验误差）学习器在训练集上的误差。现状很多情况下，可以学的一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器；甚至对训练样本的分类可以达到100%的准确。挑战这样的学习器在多数情况下并不好。实际期望目标：让学习器在新样本上表现很好；方法：从训练样本中
曾悦_3b69·2023-11-05 19:38

数据科学导论总结

目录一些知识点总结3.17考试回顾：（老师的）机器学习模型评估指标汇总下面好像是黑马机器学习里摘抄的笔记（有点乱，不必看）一些知识点总结机器学习、人工智能和深度学习之间的关系•人工智能（AI，ArtificialIntelligence
四水の世界·2023-11-05 16:49

【文生图】Stable Diffusion XL 1.0模型Full Fine-tuning指南（U-Net全参微调）

文章目录前言重要教程链接以海报生成微调为例总体流程数据获取POSTER-TEXTAutoPosterCGL-DatasetPKUPosterLayoutPosterT80KMovie&TVSeries&AnimePosters数据清洗与标注模型训练模型评估生成图片样例宠物包商品海报护肤精华商品海报一些
liuz_notes·2023-11-05 14:35

毕设 深度学习手势识别算法实现 - opencv python

文章目录0前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
DanCheng-studio·2023-11-04 18:35

使用线性回归模型预测波士顿房价

通过数据预处理、训练模型、模型评估和结果可视化等步骤来完成。加载数据集首先，需要从sklearn中加载波士顿房价数据集。
wo太南了·2023-11-03 09:32

【ML】线性回归

线性回归模型评估MSE越小越好，R2R^2R2越接近1越好MSE（预测值y和实际值y’的均方误差）R方（R2R^2R2）
ahojcn·2023-11-03 03:00
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