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模型评估原理及应用实验十五

课程学习目标了解模型评估原理及应用熟悉模型评估常见指标熟练掌握模型评估方法

模型评估原理以下是模型评估原理的主要内容。（1）数据集划分:模型评估的第一步是将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于在训练过程中调整超参数和选择最佳模型,而测试集则用于最终评估模型的性能。这种划分确保了对模型性能的公正评估,避免了过拟合和欠拟合的问题。（2）选择合适的评估指标:针对不同类型的机器学习问题(如分类、回归、聚类等),需要选择相应的评估指标。例如,对于分类问题,常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等;对于回归问题,则常使用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等指标。选择合适的评估指标可以准确反映模型的性能。（3）考虑模型的泛化能力:模型评估不仅关注模型在训练集上的表现,更重要的是模型在新数据上的泛化能力。因此,在评估模型时,应重点关注模型在测试集上的性能,这更能反映模型在实际应用中的表现。（4）交叉验证:为了更准确地评估模型的性能,可以采用交叉验证的方法。这种方法将数据集划分为多个子集,并多次训练模型,每次使用不同的子集作为训练集和测试集。通过计算多次评估结果的平均值,可以得到更稳定、更可靠的模型性能评估结果。

模型评估常见指标

模型评估的指标详述一、混淆矩阵将分类问题按照真实情况与判别情况两个维度进行归类的一个矩阵,如在二分类问题中就是一个2×2的矩阵,如图所示?TP(TruePositive):表示实际为真预测为真。?FP(FalsePositive):表示实际为假预测为真(误报)。?TN(TrueNegative):表示实际为假预测为假。?FN(FalseNegative):表示实际为真预测为假(漏报)。

模型评估的指标详述二、准确率Accuracy预测正确的结果占总样本的百分比,公式如下。虽然准确率可以判断总的正确率,但是在样本不平衡的情况下,并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子,在一个总样本中,正样本占90%,负样本占10%,样本是严重不平衡的。对于这种情况,只需要将全部样本预测为正样本即可得到90%的高准确率,对于这种情况,只需要将全部样本预测为正样本即可得到90%的高准确率。这就说明如果样本不平衡,准确率就会失效。

模型评估的指标详述三、精确率Precision所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率,公式如下虽然精确率和准确率看上去有些类似,但是确是完全不同的两个概念。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度,而准确率则代表整体的预测准确程度,既包括正样本,也包括负样本。四、召回率Recall实际为正的样本中被预测为正样本的概率,其公式为

模型评估的指标详述五、F1分数F1Score是精确率和召回率的调和平均值，它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率，是统计学中用来衡量二分类（或多分类）模型性能的一种指标。它的最大值是1,最小值是0,值越大意味着模型越好。公式如下如果把精确率和召回率之间的关系用图来表达,可利用PR曲线对比算法的优劣,如图所示。

模型评估的指标详述六、ROC曲线(1)真阳率(TPR):(2)假阳率(FPR):(3)ROC绘制:ROC的横坐标为FPR,纵坐标为TPR,如图所示。①将预测结果按照预测为正类概率值排序。②将阈值由1开始逐渐降低,按此顺序逐个把样本作为正例进行预测,每次可以计算出当前的FPR、TPR值。③以TPR为纵坐标,FPR为横坐标绘制图像。

模型评估的指标详述(4)如何利用ROC对比性能:ROC下的面积(AUC)作为衡量指标,面积越大,性能越好,AUC就是衡量分类器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC下各部分的面积求和而得,数值介于0~1。AUC=1:完美的分类器,采用该模型,不管设定什么阈值都能得出完美预测。0.5AUC1:优于随机猜测,分类器好好设定阈值的话,有预测价值。AUC=0.5:跟随机猜测一样,模型没有预测价值。AUC0.5:比随机猜测还差,但是如果反着预测,就优于随机猜测

模型评估流程数据集划分:将标注好的数据集分为训练集和测试集。通常采用随机划分,确保数据集的代表性和评估结果的可靠性。特征选择和预处理:根据任务需求,选择合适的特征,并对数据进行预处理,如缺失值处理、特征归一化、特征编码等操作。?模型选择与训练:选择适合任务的机器学习算法,并使用训练集对模型进行训练。模型评估指标选择:根据任务的性质和目标,选择合适的评估指标。模型评估与结果分析:使用测试集对训练好的模型进行评估,得到评估指标的数值。同时,对评估结果进行分析,了解模型的性能、优点和缺点,以便后续优化的需求。

模型评估举例【例15.1】模型评估举例模型评估方法有交叉验证、