數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估與調(diào)優(yōu)

數(shù)據(jù)分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估與調(diào)優(yōu)匯報(bào)人：XX2024-02-05CATALOGUE目錄機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估概述數(shù)據(jù)集劃分與采樣策略模型性能評(píng)估指標(biāo)詳解超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)探討集成學(xué)習(xí)在模型優(yōu)化中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法調(diào)優(yōu)實(shí)踐案例分享01機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估概述評(píng)估目的與意義目的評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能，了解模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。意義通過評(píng)估可以發(fā)現(xiàn)模型的不足，為后續(xù)的模型優(yōu)化提供方向，同時(shí)也可以通過對(duì)比不同模型的性能，選擇最合適的模型進(jìn)行應(yīng)用。0102準(zhǔn)確率（Accurac…分類正確的樣本占總樣本的比例。精確率（Precisi…預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占預(yù)測(cè)為正樣本的比例。召回率（Recall）預(yù)測(cè)為正且實(shí)際為正的樣本占實(shí)際為正樣本的比例。F1分?jǐn)?shù)（F1Sco…精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型性能。ROC曲線（ROCC…用于評(píng)估二分類模型的性能，ROC曲線越靠近左上角，AUC值越大，模型性能越好。030405常用評(píng)估指標(biāo)留出法（Hold-out）：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測(cè)試集用于評(píng)估模型性能。交叉驗(yàn)證（Cross-validation）：將數(shù)據(jù)集分為K份，每次使用K-1份數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余1份數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，重復(fù)K次，得到K個(gè)測(cè)試結(jié)果的平均值作為模型性能的評(píng)估結(jié)果。自助法（Bootstrap）：通過有放回的抽樣方式從數(shù)據(jù)集中抽取樣本，形成多個(gè)不同的訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別用于模型訓(xùn)練和性能評(píng)估。流程：首先選擇評(píng)估方法和評(píng)估指標(biāo)，然后使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，接著使用測(cè)試集評(píng)估模型性能，最后根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化或選擇其他更合適的模型。評(píng)估方法及流程02數(shù)據(jù)集劃分與采樣策略123用于訓(xùn)練模型，調(diào)整模型參數(shù)的數(shù)據(jù)子集。通常占總數(shù)據(jù)集的70%-80%。訓(xùn)練集用于在訓(xùn)練過程中驗(yàn)證模型的性能，進(jìn)行模型選擇和調(diào)整。通常占總數(shù)據(jù)集的10%-15%。驗(yàn)證集用于評(píng)估最終模型的性能，測(cè)試模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。通常占總數(shù)據(jù)集的10%-20%。測(cè)試集訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集劃分將數(shù)據(jù)集分成K個(gè)子集，每次使用K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，剩余1個(gè)子集作為測(cè)試集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和測(cè)試，最終得到K個(gè)模型性能的平均值。K折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，測(cè)試集用于模型評(píng)估。多次隨機(jī)劃分并重復(fù)實(shí)驗(yàn)，以得到穩(wěn)定的模型性能評(píng)估結(jié)果。留出交叉驗(yàn)證采用有放回的抽樣方式從原始數(shù)據(jù)集中抽取樣本，形成訓(xùn)練集。未被抽取的樣本形成測(cè)試集。適用于數(shù)據(jù)集較小的情況。自助交叉驗(yàn)證交叉驗(yàn)證方法不平衡數(shù)據(jù)處理策略過采樣增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，使得少數(shù)類樣本與多數(shù)類樣本數(shù)量接近。常見的方法有隨機(jī)過采樣和SMOTE過采樣。綜合采樣結(jié)合過采樣和欠采樣，同時(shí)調(diào)整多數(shù)類和少數(shù)類樣本的數(shù)量，以達(dá)到平衡數(shù)據(jù)集的目的。欠采樣減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使得多數(shù)類樣本與少數(shù)類樣本數(shù)量接近。常見的方法有隨機(jī)欠采樣和TomekLinks欠采樣。代價(jià)敏感學(xué)習(xí)通過調(diào)整分類器的代價(jià)函數(shù)，使得分類器對(duì)少數(shù)類樣本的誤分類代價(jià)高于多數(shù)類樣本，從而提高分類器對(duì)少數(shù)類樣本的識(shí)別能力。03模型性能評(píng)估指標(biāo)詳解03召回率（Recall）真正例占實(shí)際為正例的樣本的比例，用于評(píng)估模型找出正例的能力。01準(zhǔn)確率（Accuracy）正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，用于評(píng)估模型整體性能。02精確率（Precision）真正例占預(yù)測(cè)為正例的樣本的比例，用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正例的準(zhǔn)確程度。準(zhǔn)確率、精確率與召回率F1分?jǐn)?shù)（F1Score）精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型性能，尤其在不均衡數(shù)據(jù)集上。要點(diǎn)一要點(diǎn)二ROC曲線（ReceiverOperatingCh…以假正例率為橫軸，真正例率為縱軸繪制的曲線，用于評(píng)估模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。F1分?jǐn)?shù)與ROC曲線AUC值（AreaUndertheCurve）ROC曲線下的面積，用于量化模型性能，值越接近1表示模型性能越好。要點(diǎn)一要點(diǎn)二KS值（Kolmogorov-SmirnovStat…真正例率與假正例率之間差值的最大值，用于評(píng)估模型對(duì)正負(fù)樣本的區(qū)分能力。AUC值與KS值計(jì)算04超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)探討網(wǎng)格搜索是一種通過遍歷給定的超參數(shù)空間，尋找最優(yōu)超參數(shù)組合的方法。它將超參數(shù)空間劃分為網(wǎng)格，并對(duì)每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估。原理簡介網(wǎng)格搜索方法能夠全面搜索超參數(shù)空間，找到全局最優(yōu)解的可能性較高。但是，當(dāng)超參數(shù)空間較大時(shí)，計(jì)算成本會(huì)顯著增加。優(yōu)缺點(diǎn)分析適用于超參數(shù)空間相對(duì)較小，且對(duì)模型性能要求較高的場(chǎng)景。應(yīng)用場(chǎng)景網(wǎng)格搜索方法原理簡介01隨機(jī)搜索方法在超參數(shù)空間中隨機(jī)采樣一組超參數(shù)，并對(duì)這組超參數(shù)進(jìn)行評(píng)估。通過多次隨機(jī)采樣和評(píng)估，找到較優(yōu)的超參數(shù)組合。優(yōu)缺點(diǎn)分析02與網(wǎng)格搜索相比，隨機(jī)搜索方法能夠在相同的計(jì)算成本下，探索更多的超參數(shù)空間。但是，隨機(jī)搜索方法可能會(huì)錯(cuò)過一些較優(yōu)的超參數(shù)組合。應(yīng)用場(chǎng)景03適用于超參數(shù)空間較大，且對(duì)計(jì)算成本有一定限制的場(chǎng)景。隨機(jī)搜索方法原理簡介貝葉斯優(yōu)化方法是一種基于貝葉斯定理的超參數(shù)優(yōu)化方法。它通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，并利用歷史評(píng)估結(jié)果來更新模型，從而找到最優(yōu)超參數(shù)組合。優(yōu)缺點(diǎn)分析貝葉斯優(yōu)化方法能夠在較少的評(píng)估次數(shù)下找到較優(yōu)的超參數(shù)組合，具有較高的效率。但是，貝葉斯優(yōu)化方法需要對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，因此對(duì)于某些復(fù)雜的模型可能不太適用。應(yīng)用場(chǎng)景適用于對(duì)計(jì)算成本有較高要求，且超參數(shù)空間較大的場(chǎng)景。同時(shí)，貝葉斯優(yōu)化方法也適用于一些黑盒函數(shù)的優(yōu)化問題。貝葉斯優(yōu)化方法05集成學(xué)習(xí)在模型優(yōu)化中應(yīng)用通過構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)，旨在提高模型的泛化能力和魯棒性。集成學(xué)習(xí)基本概念根據(jù)個(gè)體學(xué)習(xí)器的生成方式，集成學(xué)習(xí)可分為Bagging和Boosting兩大類。集成學(xué)習(xí)分類能夠降低模型過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。集成學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)集成學(xué)習(xí)原理簡介Bagging算法原理及實(shí)現(xiàn)Bagging算法原理從原始數(shù)據(jù)集中有放回地抽取多個(gè)子集，對(duì)每個(gè)子集訓(xùn)練一個(gè)基學(xué)習(xí)器，最終通過投票或平均方式集成基學(xué)習(xí)器結(jié)果。Bagging算法實(shí)現(xiàn)步驟自助采樣、基學(xué)習(xí)器訓(xùn)練與集成。Bagging算法特點(diǎn)降低模型方差，適用于不穩(wěn)定的基學(xué)習(xí)器，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。典型Bagging算法隨機(jī)森林（RandomForest）是Bagging算法的一個(gè)擴(kuò)展變體，通過引入隨機(jī)特征選擇進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的多樣性。Boosting算法原理通過迭代地訓(xùn)練一系列基學(xué)習(xí)器，每個(gè)基學(xué)習(xí)器都針對(duì)前一個(gè)學(xué)習(xí)器的錯(cuò)誤進(jìn)行訓(xùn)練，最終將基學(xué)習(xí)器結(jié)果加權(quán)結(jié)合。初始化權(quán)重、迭代訓(xùn)練基學(xué)習(xí)器并更新權(quán)重、加權(quán)結(jié)合基學(xué)習(xí)器結(jié)果。降低模型偏差，適用于穩(wěn)定的基學(xué)習(xí)器，如決策樹樁（DecisionStump）等。AdaBoost和GradientBoosting是兩種廣泛應(yīng)用的Boosting算法，其中AdaBoost強(qiáng)調(diào)被錯(cuò)誤分類的樣本，而GradientBoosting則通過擬合負(fù)梯度來優(yōu)化模型。Boosting算法實(shí)現(xiàn)步驟Boosting算法特點(diǎn)典型Boosting算法Boosting算法原理及實(shí)現(xiàn)06機(jī)器學(xué)習(xí)算法調(diào)優(yōu)實(shí)踐案例分享業(yè)務(wù)場(chǎng)景電商平臺(tái)的用戶購買行為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)規(guī)模數(shù)百萬條用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、點(diǎn)擊、購買等目標(biāo)構(gòu)建一個(gè)高準(zhǔn)確率的購買行為預(yù)測(cè)模型，提升個(gè)性化推薦效果案例背景介紹數(shù)據(jù)清洗基于原始數(shù)據(jù)提取有意義的特征，如用戶活躍度、商品熱度等特征構(gòu)造數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)劃分01020403將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集去除重復(fù)、無效和異常數(shù)據(jù)，處理缺失值對(duì)特征進(jìn)行歸一化、離散化等處理，以適應(yīng)模型需求數(shù)據(jù)預(yù)處理過程展示基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息論方法，如互信息、卡方檢驗(yàn)等，選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性高的特征特征選擇采用主成分分析（PCA）等方法，降低特征維度，減少計(jì)算復(fù)雜度降維操作特征選擇及降維操作講解參數(shù)調(diào)優(yōu)采用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，提升模型性能集成學(xué)習(xí)采用Bagging、Boo