機(jī)器學(xué)習(xí)概述概念與應(yīng)用CONTENT目錄機(jī)器學(xué)習(xí)背景01機(jī)器學(xué)習(xí)概念02機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程03機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)04Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)0501機(jī)器學(xué)習(xí)背景一對(duì)一映射關(guān)系用人工智能方法解決問(wèn)題本質(zhì)就是建立輸入數(shù)據(jù)x和輸出數(shù)據(jù)y之間的近似映射，無(wú)限逼近真實(shí)映射。如果x和y存在映射（模型）。如圖2.1所示，有兩種情況：一對(duì)一映射和多對(duì)一映射。一對(duì)一映射為y=x+1，多對(duì)一映射為ifx>0theny=正數(shù)，ifx<0theny=負(fù)數(shù)。

但現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，絕大多數(shù)情況下，無(wú)法找到輸入數(shù)據(jù)x和輸出數(shù)據(jù)y之間的映射，或者尋找這個(gè)映射成本太高，在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)就派上用場(chǎng)了。02機(jī)器學(xué)習(xí)概念定義與目的機(jī)器學(xué)習(xí)的定義機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)，通過(guò)建立模型和使用算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)的目的機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是通過(guò)建立模型和使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模擬和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程，提高機(jī)器的智能水平。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等，為人們的生活帶來(lái)便利。程序設(shè)計(jì)區(qū)別程序設(shè)計(jì)的定義程序設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分，主要涉及編寫(xiě)和維護(hù)源代碼的過(guò)程，以創(chuàng)建軟件程序。它要求程序員理解編程語(yǔ)言和算法，以便有效地解決問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)與程序設(shè)計(jì)的區(qū)別機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)訓(xùn)練算法來(lái)識(shí)別模式并做出預(yù)測(cè)或決策。而程序設(shè)計(jì)則更側(cè)重于明確的邏輯步驟和規(guī)則，用于解決特定問(wèn)題。程序設(shè)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域程序設(shè)計(jì)廣泛應(yīng)用于軟件開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。它是實(shí)現(xiàn)各種計(jì)算功能的基礎(chǔ)，對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)的許多關(guān)鍵技術(shù)都有重要影響。03機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程建立模型環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)預(yù)處理在建立模型的初始階段，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的一步。它包括數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換等策略，目的是確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)階段訓(xùn)練數(shù)據(jù)階段是模型建立的核心，通過(guò)應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和學(xué)習(xí)。這一過(guò)程旨在構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的預(yù)測(cè)或分類(lèi)模型，以準(zhǔn)確解讀數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在完成模型的訓(xùn)練后，機(jī)器學(xué)習(xí)階段利用已訓(xùn)練好的模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)。這一步驟是將理論應(yīng)用于實(shí)踐的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能夠驗(yàn)證模型的有效性和實(shí)用性。訓(xùn)練階段訓(xùn)練階段的定義訓(xùn)練階段是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)輸入和算法迭代，使模型學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，為后續(xù)的預(yù)測(cè)或決策提供基礎(chǔ)。訓(xùn)練階段的目標(biāo)訓(xùn)練階段的主要目標(biāo)是通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，最小化預(yù)測(cè)誤差，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，使其能在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上也能做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。訓(xùn)練階段的步驟訓(xùn)練階段通常包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法、設(shè)定模型參數(shù)、進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證等步驟，每一步都對(duì)最終模型性能有重要影響。模型評(píng)估階段驗(yàn)證集的重要性在模型評(píng)估階段，使用獨(dú)立的驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行評(píng)估是至關(guān)重要的。這有助于確保模型的泛化能力，避免過(guò)擬合，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)。評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的選擇選擇合適的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于準(zhǔn)確衡量模型性能至關(guān)重要。不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)集可能需要不同的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率或F1分?jǐn)?shù)，以確保模型優(yōu)化的方向正確。模型優(yōu)化策略如果模型在驗(yàn)證集上的評(píng)估結(jié)果不理想，就需要采取優(yōu)化措施。這可能包括調(diào)整模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量或采用更復(fù)雜的模型架構(gòu)，以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。模型優(yōu)化策略010302增加數(shù)據(jù)量通過(guò)擴(kuò)大數(shù)據(jù)集的規(guī)模，模型能夠?qū)W習(xí)到更豐富的特征和模式，從而提高其泛化能力和準(zhǔn)確性。這種方法是提升模型性能的基礎(chǔ)策略之一。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練高效模型的關(guān)鍵。通過(guò)清洗、去重和修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以顯著提升模型的學(xué)習(xí)效率和預(yù)測(cè)精度。微調(diào)算法參數(shù)對(duì)模型的算法參數(shù)進(jìn)行細(xì)致的調(diào)整，如學(xué)習(xí)率、批量大小等，可以優(yōu)化模型的訓(xùn)練過(guò)程，使其更快地收斂到最優(yōu)解。04機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)有監(jiān)督學(xué)習(xí)有監(jiān)督學(xué)習(xí)定義有監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種基于已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在預(yù)測(cè)輸出數(shù)據(jù)的特定值，廣泛應(yīng)用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題中。分類(lèi)問(wèn)題應(yīng)用在分類(lèi)問(wèn)題中，有監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)分析標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別不同類(lèi)別，如區(qū)分郵件為垃圾郵件或非垃圾郵件，是處理離散數(shù)據(jù)的有效方法?；貧w問(wèn)題解析回歸問(wèn)題利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值，例如估計(jì)房?jī)r(jià)或股票價(jià)格，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)理解變量間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)精確的數(shù)值預(yù)測(cè)。離散輸出問(wèn)題01離散輸出問(wèn)題定義離散輸出問(wèn)題，即分類(lèi)問(wèn)題，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中指那些其輸出結(jié)果為有限類(lèi)別或標(biāo)簽的問(wèn)題，如性別分類(lèi)、客戶價(jià)值評(píng)估等。常用算法介紹解決離散輸出問(wèn)題常用的算法包括決策樹(shù)（ID3、C4.5、CART）、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）和貝葉斯分類(lèi)器等，這些算法各有特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。算法選擇依據(jù)選擇合適的算法來(lái)解決離散輸出問(wèn)題需考慮數(shù)據(jù)特性、問(wèn)題復(fù)雜度及所需精度等因素，不同算法對(duì)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和處理效率有所差異。0203連續(xù)輸出問(wèn)題020301連續(xù)輸出問(wèn)題定義連續(xù)輸出問(wèn)題，亦稱回歸問(wèn)題，是機(jī)器學(xué)習(xí)中專注于預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值的一類(lèi)任務(wù)，如預(yù)測(cè)公司收入或生產(chǎn)能耗，其核心在于處理和分析連續(xù)數(shù)據(jù)。與分類(lèi)問(wèn)題的區(qū)別在有監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域，連續(xù)輸出問(wèn)題與分類(lèi)問(wèn)題形成鮮明對(duì)比。分類(lèi)問(wèn)題處理離散標(biāo)簽，如性別或客戶價(jià)值，而連續(xù)輸出問(wèn)題則涉及對(duì)連續(xù)數(shù)值的精確預(yù)測(cè)。應(yīng)用場(chǎng)景舉例連續(xù)輸出問(wèn)題的實(shí)際應(yīng)用廣泛，從金融領(lǐng)域的股市價(jià)格預(yù)測(cè)到醫(yī)療健康中的疾病進(jìn)展評(píng)估，這些應(yīng)用展示了回歸模型在解決實(shí)際問(wèn)題中的重要性。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，處理的是沒(méi)有標(biāo)記的數(shù)據(jù)。它通過(guò)算法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，無(wú)需預(yù)先定義類(lèi)別或標(biāo)簽。聚類(lèi)問(wèn)題的應(yīng)用聚類(lèi)問(wèn)題是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種常見(jiàn)應(yīng)用，通過(guò)將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一類(lèi)，幫助理解和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，如用戶行為、市場(chǎng)細(xì)分等。商業(yè)價(jià)值與影響在商業(yè)實(shí)踐中，聚類(lèi)可以幫助公司發(fā)現(xiàn)特定的人群結(jié)構(gòu)，理解不同用戶群體的特點(diǎn)和需求，從而指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)定位和營(yíng)銷(xiāo)策略。聚類(lèi)問(wèn)題020301聚類(lèi)問(wèn)題的定義聚類(lèi)問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種任務(wù)，旨在將無(wú)標(biāo)記的數(shù)據(jù)分組，通過(guò)識(shí)別數(shù)據(jù)間的相似性，形成具有共同特征的簇。聚類(lèi)的商業(yè)應(yīng)用在商業(yè)實(shí)踐中，聚類(lèi)分析幫助公司理解用戶群體結(jié)構(gòu)，通過(guò)對(duì)全球數(shù)億用戶的多維度分析，揭示不同用戶群體的特征和需求。聚類(lèi)對(duì)品牌定位的影響聚類(lèi)結(jié)果可以揭示未被充分關(guān)注的用戶群體，影響品牌定位和市場(chǎng)策略，使企業(yè)能夠更精準(zhǔn)地開(kāi)發(fā)和推廣產(chǎn)品。降維問(wèn)題降維的定義與目的降維是一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，旨在通過(guò)減少數(shù)據(jù)的維度來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)表示，同時(shí)盡可能保留原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，以降低存儲(chǔ)空間和計(jì)算復(fù)雜度。常見(jiàn)的降維方法降維方法包括主成分分析（PCA）、獨(dú)立成分分析（ICA）、t分布-隨機(jī)鄰近嵌入（t-SNE）等，每種方法都有其適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)。降維的應(yīng)用價(jià)值通過(guò)降維，可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)表示、減少存儲(chǔ)空間、降低計(jì)算復(fù)雜度，并幫助可視化和數(shù)據(jù)理解，從而在機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。05Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)sklearn庫(kù)介紹010302機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn概述scikit-learn是一個(gè)廣泛使用的Python開(kāi)源庫(kù)，專為執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析任務(wù)而設(shè)計(jì)，提供了豐富的算法和工具以簡(jiǎn)化模型的應(yīng)用過(guò)程。scikit-learn的數(shù)據(jù)集加載scikit-learn提供多種方式加載數(shù)據(jù)集，包括內(nèi)置小數(shù)據(jù)集、在線下載數(shù)據(jù)集、計(jì)算機(jī)生成數(shù)據(jù)集以及特定格式的數(shù)據(jù)集，滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)需求。scikit-learn文檔資源通過(guò)訪問(wèn)scikit-learn官網(wǎng)，用戶可以查找到各種評(píng)估器（模型）的詳細(xì)說(shuō)明，這對(duì)于深入理解模型原理及其應(yīng)用方法至關(guān)重要，是學(xué)習(xí)和實(shí)踐的重要資源。數(shù)據(jù)集加載方式010203使用內(nèi)置數(shù)據(jù)集通過(guò)`sklearn.datasets.load`函數(shù)，用戶可以輕松加載Python的Scikit-learn庫(kù)中自帶的小數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集通常用于演示和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在線獲取數(shù)據(jù)集利用`sklearn.datasets.fetch_`函數(shù)，可以從互聯(lián)網(wǎng)上直接下載多種公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，適用于需要更廣泛數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的場(chǎng)景。生成模擬數(shù)據(jù)集使用`sklearn.datasets.make`函數(shù)，可以創(chuàng)建各種類(lèi)型的計(jì)算機(jī)生成數(shù)據(jù)集，這對(duì)于測(cè)試算法在特定條件下的表現(xiàn)非常有用。模型操作文檔查閱評(píng)估器說(shuō)明的重要性在官網(wǎng)中查找相關(guān)評(píng)估器的說(shuō)明對(duì)于理解模型的原理及使用方法至關(guān)重要，這有助于我們深入了解模型的工作機(jī)制和應(yīng)用場(chǎng)景。線性回歸參數(shù)計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)線性回歸參數(shù)計(jì)算的方法有多種，包括最小二乘法和梯度下降法，通過(guò)查閱官網(wǎng)文檔可以詳細(xì)了解這些方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。訓(xùn)練過(guò)程參數(shù)求解方法若要詳細(xì)了解訓(xùn)練過(guò)程中的參數(shù)求解方法，需要回到官網(wǎng)查閱評(píng)估器的相關(guān)說(shuō)明，這將幫助我們更好地掌握模型的訓(xùn)練過(guò)程和優(yōu)化策略。任務(wù)分類(lèi)THANKS！感謝觀看！數(shù)據(jù)準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵步驟CONTENT目錄數(shù)據(jù)集01數(shù)據(jù)預(yù)處理02數(shù)據(jù)集劃分03特征工程0401數(shù)據(jù)集Kaggle數(shù)據(jù)集Kaggle數(shù)據(jù)集的多樣性Kaggle平臺(tái)匯集了來(lái)自全球的豐富數(shù)據(jù)集，涵蓋從圖像識(shí)別到自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域，為數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)研究者提供了廣泛的實(shí)驗(yàn)材料。社區(qū)互動(dòng)與學(xué)習(xí)每個(gè)數(shù)據(jù)集在Kaggle上都有專屬社區(qū)，用戶可以在此討論數(shù)據(jù)問(wèn)題、分享分析技巧，通過(guò)社區(qū)互動(dòng)促進(jìn)知識(shí)的共享與技能的提升。實(shí)時(shí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)環(huán)境Kaggle提供強(qiáng)大的在線代碼編輯和內(nèi)核運(yùn)行環(huán)境，允許用戶直接在網(wǎng)頁(yè)上編寫(xiě)代碼，執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理流程。亞馬遜數(shù)據(jù)集亞馬遜數(shù)據(jù)集的多樣性亞馬遜數(shù)據(jù)集覆蓋了公共交通、生態(tài)資源、衛(wèi)星圖像等多個(gè)領(lǐng)域，為研究人員提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，支持各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和研究需求。便捷的搜索功能通過(guò)亞馬遜數(shù)據(jù)集的搜索框，用戶可以輕松找到所需的數(shù)據(jù)集，無(wú)論是進(jìn)行學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)分析，都能快速定位到相關(guān)數(shù)據(jù)，提高工作效率。詳細(xì)的數(shù)據(jù)集描述與示例每個(gè)數(shù)據(jù)集都配有詳盡的描述和使用示例，這不僅幫助用戶理解數(shù)據(jù)集的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，還指導(dǎo)他們?nèi)绾斡行У乩眠@些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和研究。UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)概述UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)是一個(gè)由加州大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院維護(hù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，包含100多個(gè)數(shù)據(jù)集，涵蓋單變量、多變量、分類(lèi)、回歸或推薦系統(tǒng)等多種類(lèi)型。數(shù)據(jù)集分類(lèi)UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)集根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，包括單變量、多變量、分類(lèi)、回歸或推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集，方便用戶快速找到所需數(shù)據(jù)。應(yīng)用領(lǐng)域廣泛UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的數(shù)據(jù)集廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等，為研究人員提供了豐富的實(shí)驗(yàn)資源。谷歌數(shù)據(jù)集搜索引擎統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源該搜索引擎采用先進(jìn)的算法，支持按名稱快速檢索特定數(shù)據(jù)集，無(wú)論是學(xué)術(shù)研究、商業(yè)分析還是技術(shù)開(kāi)發(fā)，用戶都能高效地找到所需數(shù)據(jù)。強(qiáng)大的搜索功能通過(guò)集中展示各類(lèi)數(shù)據(jù)集，谷歌不僅促進(jìn)了數(shù)據(jù)的廣泛共享，還激發(fā)了跨領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，加速了科學(xué)研究和技術(shù)進(jìn)步的步伐。促進(jìn)數(shù)據(jù)共享與創(chuàng)新谷歌數(shù)據(jù)集搜索引擎致力于整合全球范圍內(nèi)的多樣化數(shù)據(jù)集，通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)查找和訪問(wèn)過(guò)程，為研究人員和開(kāi)發(fā)者提供便捷的數(shù)據(jù)服務(wù)。微軟數(shù)據(jù)集微軟研究開(kāi)放數(shù)據(jù)介紹微軟研究開(kāi)放數(shù)據(jù)是微軟與外部研究社區(qū)共同推出的項(xiàng)目，旨在通過(guò)公共云中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)促進(jìn)全球研究社區(qū)之間的協(xié)作。數(shù)據(jù)集的整理與發(fā)布該項(xiàng)目提供了一組在已發(fā)表的研究中使用的、經(jīng)過(guò)整理的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以幫助研究人員更快地獲取所需信息，提高工作效率。促進(jìn)全球研究社區(qū)協(xié)作微軟研究開(kāi)放數(shù)據(jù)的推出，使得全球的研究者們可以更方便地共享和訪問(wèn)數(shù)據(jù)，從而推動(dòng)了科學(xué)研究的進(jìn)步和發(fā)展。Awesome公共數(shù)據(jù)集01數(shù)據(jù)集的多樣性Awesome公共數(shù)據(jù)集覆蓋了從生物學(xué)到經(jīng)濟(jì)學(xué)、教育學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，提供了豐富多樣的數(shù)據(jù)資源，支持不同領(lǐng)域的研究與開(kāi)發(fā)需求。社區(qū)驅(qū)動(dòng)的維護(hù)這些數(shù)據(jù)集由全球的社區(qū)成員共同維護(hù)和更新，確保了數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，同時(shí)也促進(jìn)了開(kāi)放科學(xué)和數(shù)據(jù)共享的文化。免費(fèi)使用與許可要求雖然大多數(shù)Awesome公共數(shù)據(jù)集可以免費(fèi)訪問(wèn)和使用，但用戶在利用這些數(shù)據(jù)前必須仔細(xì)檢查并遵守各自的許可協(xié)議，以確保合法合規(guī)的使用。0203政府?dāng)?shù)據(jù)集政府?dāng)?shù)據(jù)集的普及隨著信息技術(shù)的發(fā)展，各國(guó)政府紛紛開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶，分享各類(lèi)數(shù)據(jù)集，旨在提高透明度和公眾參與度，促進(jìn)社會(huì)創(chuàng)新和發(fā)展。歐盟開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶歐盟開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶提供了豐富的歐洲政府?dāng)?shù)據(jù)集，涵蓋經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)等多個(gè)領(lǐng)域，為研究人員和公眾提供了寶貴的信息資源。新西蘭與印度政府?dāng)?shù)據(jù)集新西蘭和印度政府也積極分享各自的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集包括教育、醫(yī)療、交通等方面的數(shù)據(jù)，有助于推動(dòng)政策制定和公共服務(wù)改進(jìn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集的重要性計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集是圖像處理和深度學(xué)習(xí)研究的基石，提供大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持模型訓(xùn)練與驗(yàn)證，對(duì)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步起到關(guān)鍵作用。多樣化的數(shù)據(jù)集類(lèi)型從語(yǔ)義分割到自動(dòng)駕駛汽車(chē)數(shù)據(jù)集，計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集涵蓋多種主題，滿足不同研究需求，助力研究人員探索更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。便捷的數(shù)據(jù)獲取途徑VisualData.io等平臺(tái)為研究人員提供了方便快捷的數(shù)據(jù)訪問(wèn)方式，通過(guò)特定CV主題或解決方案輕松查找并下載所需數(shù)據(jù)集。https：//www.visualdata.io02數(shù)據(jù)預(yù)處理加載數(shù)據(jù)集加載數(shù)據(jù)集Scikit-learn提供了便捷的函數(shù)來(lái)加載各種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，如Iris數(shù)據(jù)集。通過(guò)簡(jiǎn)單的函數(shù)調(diào)用，即可獲取包含特征和標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練提供基礎(chǔ)。Bunch對(duì)象解析在Scikit-learn中，加載的數(shù)據(jù)集通常以Bunch對(duì)象形式返回，這是一種字典子類(lèi)的容器，專門(mén)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集的特征向量、目標(biāo)值等屬性，便于后續(xù)處理和分析。DataFrame格式為了更直觀地查看和處理數(shù)據(jù)，可以將從Scikit-learn加載的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為PandasDataFrame格式。這種格式支持豐富的數(shù)據(jù)操作功能，使得數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理更加高效便捷。數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)歸一化的定義數(shù)據(jù)歸一化是一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過(guò)將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[-1,1]的范圍，使得不同特征的數(shù)據(jù)具有相同的尺度，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。使用MinMaxScaler實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)歸一化MinMaxScaler是Scikit-learn庫(kù)中的一個(gè)工具，它可以將數(shù)據(jù)縮放到指定的范圍，如[0,1]或[-1,1]。通過(guò)調(diào)用fit_transform方法，我們可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。數(shù)據(jù)歸一化的應(yīng)用實(shí)例以一個(gè)5x6的數(shù)組為例，我們可以通過(guò)MinMaxScaler將其所有元素縮放到[0,1]的范圍，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化。這在機(jī)器學(xué)習(xí)中是非常常見(jiàn)的預(yù)處理步驟。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化010203數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一種方法，通過(guò)縮放數(shù)據(jù)使其均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化StandardScaler是Scikit-learn庫(kù)中的一個(gè)工具，可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，只需創(chuàng)建對(duì)象并進(jìn)行擬合和轉(zhuǎn)換即可。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的效果經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，每列數(shù)據(jù)的均值將為0，標(biāo)準(zhǔn)差將為1，這有助于消除不同特征之間的量綱影響，提高模型的訓(xùn)練效果。缺失值處理缺失值處理的重要性在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，缺失值處理是至關(guān)重要的一步。它能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，從而提高模型的性能和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。SimpleImputer類(lèi)的應(yīng)用SimpleImputer類(lèi)是sklearn庫(kù)中用于處理缺失值的工具，通過(guò)設(shè)定不同的策略，可以有效地填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值，提高數(shù)據(jù)的可用性。SimpleImputer參數(shù)解析SimpleImputer類(lèi)的參數(shù)包括missing_values、strategy、fill_value和copy等，這些參數(shù)可以幫助我們根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的方法來(lái)處理缺失值。03數(shù)據(jù)集劃分劃分策略020301訓(xùn)練集的重要性訓(xùn)練集是模型學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，包含大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練模型識(shí)別模式和規(guī)律。它確保模型在熟悉的環(huán)境中達(dá)到最佳性能。驗(yàn)證集的作用驗(yàn)證集通過(guò)提供未參與訓(xùn)練的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，幫助評(píng)估和調(diào)整模型的性能，防止過(guò)擬合，確保模型具有良好的泛化能力。測(cè)試集的終極檢驗(yàn)測(cè)試集由全新的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)組成，用于最終評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，是衡量模型實(shí)際應(yīng)用效果的關(guān)鍵步驟。Scikit-learn數(shù)據(jù)集劃分?jǐn)?shù)據(jù)集劃分的重要性在機(jī)器學(xué)習(xí)中，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集是至關(guān)重要的步驟。這有助于評(píng)估模型的性能并防止過(guò)擬合，確保模型能夠泛化到新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上。Scikit-learn中的train_test_split函數(shù)Scikit-learn庫(kù)提供了一個(gè)名為train_test_split的函數(shù)，它可以輕松地將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，同時(shí)支持多種參數(shù)設(shè)置以適應(yīng)不同的需求。使用train_test_split進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分通過(guò)調(diào)用Scikit-learn的train_test_split函數(shù)，用戶可以指定數(shù)據(jù)集、劃分比例以及是否打亂數(shù)據(jù)等選項(xiàng)，從而靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和驗(yàn)證打下基礎(chǔ)。04特征工程特征工程010203特征提取特征提取是從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘新信息的過(guò)程，如從文本或圖像中抽取關(guān)鍵屬性，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供更豐富的輸入。特征創(chuàng)造通過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算或邏輯組合現(xiàn)有特征，創(chuàng)造出新的特征，以揭示數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)系和模式，增強(qiáng)模型的預(yù)測(cè)能力。特征選擇特征選擇旨在從眾多特征中篩選出對(duì)模型最有用的部分，去除冗余和無(wú)關(guān)特征，提高模型訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確性。THANKS！感謝觀看！模型訓(xùn)練算法選擇與參數(shù)優(yōu)化CONTENT目錄模型訓(xùn)練01損失函數(shù)設(shè)計(jì)02參數(shù)優(yōu)化0301模型訓(xùn)練算法選擇策略機(jī)器學(xué)習(xí)算法種類(lèi)繁多，圖2.14給出了算法選擇策略。線性回歸模型010203線性回歸模型概述線性回歸模型是一種基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)擬合一條直線來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果。其假設(shè)函數(shù)為Y'=wx+b+ε，其中Y表示模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，w和b是需要學(xué)習(xí)的參數(shù)。創(chuàng)建線性回歸模型使用`sklearn.linear_model`中的`LinearRegression`類(lèi)可以方便地創(chuàng)建線性回歸模型。只需實(shí)例化該類(lèi)，就可以得到一個(gè)線性回歸模型對(duì)象。獲取線性回歸模型參數(shù)在創(chuàng)建了線性回歸模型后，可以通過(guò)調(diào)用模型對(duì)象的相關(guān)方法來(lái)獲取其參數(shù)。這些參數(shù)包括權(quán)重w和偏置b，它們是模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的關(guān)鍵因素。邏輯回歸模型邏輯回歸的定義邏輯回歸與線性回歸的主要區(qū)別在于它將輸出映射到一個(gè)值域，這個(gè)值域通常是0~1，而線性回歸則沒(méi)有這樣的限制。邏輯回歸與線性回歸區(qū)別邏輯回歸在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)療、金融、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等，它可以幫助我們預(yù)測(cè)和分類(lèi)各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)。邏輯回歸的應(yīng)用邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)算法，它將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)數(shù)值范圍內(nèi)，然后將其分為一個(gè)有限的離散類(lèi)別。貝葉斯分類(lèi)器貝葉斯分類(lèi)器概述貝葉斯分類(lèi)器是一種基于統(tǒng)計(jì)原理的分類(lèi)方法，通過(guò)計(jì)算對(duì)象的后驗(yàn)概率來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，旨在實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤率最小化或風(fēng)險(xiǎn)最小化。先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率在貝葉斯分類(lèi)中，先驗(yàn)概率代表對(duì)象屬于某類(lèi)的初始估計(jì)，而后驗(yàn)概率則是根據(jù)新證據(jù)更新后的歸屬概率，是決策的關(guān)鍵依據(jù)。應(yīng)用場(chǎng)景與優(yōu)勢(shì)貝葉斯分類(lèi)器廣泛應(yīng)用于文本分類(lèi)、垃圾郵件過(guò)濾等領(lǐng)域，其優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單高效，尤其適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)系統(tǒng)。決策樹(shù)決策樹(shù)的基本概念決策樹(shù)通過(guò)對(duì)屬性取值劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，直到劃分后數(shù)據(jù)集有確定的標(biāo)簽，然后將它們組合起來(lái)形成一棵樹(shù)。決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程決策樹(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，每個(gè)分支形成一條規(guī)則，對(duì)新的數(shù)據(jù)使用規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè)，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。決策樹(shù)的應(yīng)用實(shí)例決策樹(shù)是一種利用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策分析的算法，通過(guò)屬性取值劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，形成規(guī)則，對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。隨機(jī)森林隨機(jī)森林的基本原理隨機(jī)森林通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)，并讓每棵樹(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后綜合所有樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，以投票方式確定最終輸出，有效提升模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。增強(qiáng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的策略隨機(jī)森林利用多棵決策樹(shù)的組合來(lái)降低模型的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，每棵樹(shù)基于不同的有放回抽樣數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，增加了模型的多樣性，從而提高整體預(yù)測(cè)性能。隨機(jī)森林的應(yīng)用領(lǐng)域隨機(jī)森林因其強(qiáng)大的處理能力和準(zhǔn)確度，在圖像識(shí)別、生物信息學(xué)、金融分析等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題的重要工具之一。K近鄰算法K近鄰算法概述在KNN算法中，通常采用投票機(jī)制進(jìn)行預(yù)測(cè)，即選擇鄰居中出現(xiàn)次數(shù)最多的類(lèi)別作為新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)類(lèi)別，這種方法簡(jiǎn)單且有效。投票機(jī)制在KNN算法中，指定的鄰居數(shù)n（即n_neighbors）對(duì)模型的性能有重要影響，選擇合適的n值可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。K值的選擇對(duì)KNN的影響K近鄰算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，通過(guò)計(jì)算輸入數(shù)據(jù)與訓(xùn)練集中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離，選取距離最近的n個(gè)鄰居來(lái)預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類(lèi)別。K均值聚類(lèi)K均值聚類(lèi)算法概述K均值聚類(lèi)算法是一種在機(jī)器學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的聚類(lèi)方法，通過(guò)迭代優(yōu)化簇中心點(diǎn)位置，實(shí)現(xiàn)樣本點(diǎn)的高效分類(lèi)。算法核心步驟該算法首先隨機(jī)選擇K個(gè)中心點(diǎn)，然后根據(jù)最近距離原則分配樣本點(diǎn)到最近的簇，接著重新計(jì)算每個(gè)簇的中心點(diǎn)，重復(fù)此過(guò)程直至收斂。應(yīng)用場(chǎng)景與優(yōu)勢(shì)K均值聚類(lèi)因其簡(jiǎn)單高效的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)細(xì)分、圖像壓縮等領(lǐng)域，能有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。支持向量機(jī)支持向量機(jī)的基本概念支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，其核心思想是尋找一個(gè)最優(yōu)的分類(lèi)面，以最大化兩類(lèi)樣本間的分類(lèi)間隔，確保分類(lèi)的準(zhǔn)確性和魯棒性。最優(yōu)分類(lèi)面的求解在SVM中，通過(guò)構(gòu)建過(guò)離分類(lèi)面最近樣本且平行于分類(lèi)面的超平面H1、H2，求解它們之間的最大距離，即分類(lèi)間隔，來(lái)確定最優(yōu)分類(lèi)面。支持向量機(jī)SVM模型的應(yīng)用實(shí)例使用Python的sklearn庫(kù)中的SVC類(lèi)可以方便地實(shí)現(xiàn)SVM模型，通過(guò)簡(jiǎn)單的幾行代碼即可完成模型的初始化和訓(xùn)練，適用于多種分類(lèi)問(wèn)題。fromsklearn.svmimportSVCmodel=SVC()02損失函數(shù)設(shè)計(jì)損失函數(shù)概念損失函數(shù)是衡量預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)預(yù)期結(jié)果方面做得有多好的一個(gè)指標(biāo)，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中所有算法依賴的函數(shù)最小化或最大化的目標(biāo)。損失函數(shù)分類(lèi)均方誤差均方誤差的定義均方誤差是回歸分析中常用的損失函數(shù)，它通過(guò)計(jì)算目標(biāo)變量與預(yù)測(cè)值之間差異的平方和，來(lái)衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。均方誤差的計(jì)算方法計(jì)算均方誤差時(shí)，首先求出每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之差，然后將這些差的平方求和，最后除以數(shù)據(jù)點(diǎn)的總數(shù)。均方誤差的應(yīng)用范圍均方誤差廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中，尤其在回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，作為優(yōu)化目標(biāo)來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。平均絕對(duì)誤差平均絕對(duì)誤差定義平均絕對(duì)誤差（MAE）是衡量回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的一種常用指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)變量與預(yù)測(cè)變量之間差值的絕對(duì)值之和來(lái)評(píng)估模型的平均誤差大小。MAE的計(jì)算方法計(jì)算MAE時(shí)，首先需要確定模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異，然后取這些差異的絕對(duì)值，最后將所有絕對(duì)值求和并除以觀測(cè)數(shù)量，得到的結(jié)果即為MAE。MAE的應(yīng)用范圍MAE廣泛應(yīng)用于各種回歸分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，用于評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，尤其在需要避免正負(fù)誤差抵消的情況下，MAE是一個(gè)非常重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。010203HuberLossHuberLoss的定義當(dāng)誤差大于delta時(shí)，HuberLoss使用L1最小化（對(duì)大的異常值不太敏感），而當(dāng)誤差小于delta時(shí)，使用L2“適當(dāng)?shù)亍弊钚』?。HuberLoss的特性多小的時(shí)候變成二次誤差取決于超參數(shù)delta，這是可調(diào)整的。這種特性使得HuberLoss在處理含有異常值的數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)。HuberLoss的應(yīng)用HuberLoss是一種用于回歸模型的損失函數(shù)，它對(duì)數(shù)據(jù)中的異常值的敏感性小于平方誤差損失，在0處是可微的。03參數(shù)優(yōu)化超參數(shù)定義超參數(shù)的基本概念超參數(shù)是在模型訓(xùn)練前由用戶設(shè)定的參數(shù)，它們無(wú)法通過(guò)模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)優(yōu)化得出，但會(huì)顯著影響模型的訓(xùn)練過(guò)程和最終性能。超參數(shù)與模型性能的關(guān)系超參數(shù)的選擇直接關(guān)系到模型的泛化能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，合適的超參數(shù)可以極大地提升模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。超參數(shù)調(diào)整的重要性由于超參數(shù)對(duì)模型性能有深遠(yuǎn)的影響，因此通過(guò)系統(tǒng)地調(diào)整和優(yōu)化超參數(shù)，是提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果的關(guān)鍵步驟之一。超參數(shù)設(shè)置時(shí)機(jī)實(shí)例化過(guò)程中的超參數(shù)配置在Scikit-learn中，評(píng)估器的超參數(shù)設(shè)置是在類(lèi)實(shí)例化時(shí)完成的，這一步驟允許用戶根據(jù)需求定制模型的行為和性能。超參數(shù)的重要性超參數(shù)是模型訓(xùn)練前由用戶設(shè)定的參數(shù)，它們直接影響模型的訓(xùn)練過(guò)程和最終性能，因此合理設(shè)置超參數(shù)至關(guān)重要。調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型通過(guò)在實(shí)例化評(píng)估器時(shí)調(diào)整超參數(shù)，用戶可以優(yōu)化模型以適應(yīng)特定的數(shù)據(jù)集或任務(wù)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。實(shí)例化模型過(guò)程01模型超參數(shù)的選擇在實(shí)例化模型的過(guò)程中，選擇正確的模型超參數(shù)至關(guān)重要。這些參數(shù)直接影響到模型的訓(xùn)練效果和最終性能，因此需要根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行細(xì)致調(diào)整。02不同模型的超參數(shù)差異每種模型都有其特定的超參數(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、學(xué)習(xí)率等。理解這些差異有助于在建模過(guò)程中做出更合適的選擇，以優(yōu)化模型表現(xiàn)。03超參數(shù)對(duì)模型訓(xùn)練的影響超參數(shù)不僅決定了模型的結(jié)構(gòu)，還影響著訓(xùn)練的速度和效率。適當(dāng)?shù)某瑓?shù)設(shè)置可以加速收斂，避免過(guò)擬合或欠擬合的問(wèn)題。THANKS！感謝觀看！模型評(píng)估與預(yù)測(cè)分類(lèi)任務(wù)與回歸任務(wù)CONTENT目錄分類(lèi)任務(wù)評(píng)估01回歸任務(wù)評(píng)估02泛化能力0301分類(lèi)任務(wù)評(píng)估混淆矩陣準(zhǔn)確率準(zhǔn)確率的定義準(zhǔn)確率是衡量模型在所有類(lèi)別上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)，它通過(guò)計(jì)算模型正確分類(lèi)樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例來(lái)得出。準(zhǔn)確率的計(jì)算公式準(zhǔn)確率的意義準(zhǔn)確率的計(jì)算公式為：Accuracy={TP+TN}/{TP+TN+FP+FN}，其中TP、TN、FP和FN分別代表真正例、真負(fù)例、假正例和假負(fù)例的數(shù)量。準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)之一，它可以幫助我們了解模型在處理不同類(lèi)別數(shù)據(jù)時(shí)的準(zhǔn)確性，從而判斷模型的優(yōu)劣。010203召回率召回率的定義召回率是衡量模型在所有真實(shí)positive樣本中，能夠正確預(yù)測(cè)為positive的比例。它是評(píng)估模型對(duì)正類(lèi)識(shí)別能力的重要指標(biāo)。召回率的計(jì)算公式召回率的計(jì)算公式為：Recall=TP/{TP+FN}，其中TP表示真正例，F(xiàn)N表示假負(fù)例。召回率的意義召回率越高，說(shuō)明模型對(duì)正類(lèi)的識(shí)別能力越強(qiáng)，漏掉的正類(lèi)越少。在混淆矩陣中，召回率位于“所有真實(shí)positive中，模板預(yù)測(cè)正確posite比例”的位置。精確率精確率的定義精確率，即PositivePredictiveValue（PPV），是衡量模型預(yù)測(cè)能力的重要指標(biāo)，它表示在所有被模型預(yù)測(cè)為正類(lèi)的結(jié)果中，實(shí)際為正類(lèi)的比例。精確率的計(jì)算方法精確率的計(jì)算公式為：精確率=真正例/(真正例+假正例)。其中，真正例是指被模型正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)量，假正例則是指被模型錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)量。精確率的應(yīng)用價(jià)值在實(shí)際應(yīng)用中，精確率可以幫助我們了解模型在預(yù)測(cè)正類(lèi)時(shí)的準(zhǔn)確性，對(duì)于需要高度準(zhǔn)確預(yù)測(cè)正類(lèi)的場(chǎng)景，如疾病診斷、欺詐檢測(cè)等，精確率具有重要的參考價(jià)值。F1分?jǐn)?shù)01F1分?jǐn)?shù)的定義F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于衡量模型在分類(lèi)任務(wù)中的性能。ROC曲線ROC曲線通過(guò)展示不同閾值下模型的表現(xiàn)，提供了對(duì)模型性能的全面視角，而AUC值則量化了這一性能，是評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣的重要工具。ROC曲線ROC曲線的定義與作用ROC曲線是評(píng)估分類(lèi)模型性能的圖形化工具，通過(guò)展示真陽(yáng)性率與假陽(yáng)性率的關(guān)系，揭示模型在不同閾值下的表現(xiàn)。計(jì)算ROC曲線的步驟計(jì)算ROC曲線需先設(shè)定閾值，根據(jù)閾值判定預(yù)測(cè)結(jié)果為陽(yáng)性或陰性，然后計(jì)算TPR和FPR，重復(fù)此過(guò)程得到一系列坐標(biāo)點(diǎn)，最后連接成曲線。AUC的意義與應(yīng)用AUC作為ROC曲線下的面積，其值范圍在0.5到1之間，越接近1表示檢測(cè)方法的真實(shí)性越高，是衡量模型性能的重要指標(biāo)。AUC020301AUC的定義AUC，即ROC曲線下與坐標(biāo)軸圍成的面積，其數(shù)值不會(huì)大于1。由于ROC曲線一般都處于y=x這條直線的上方，所以AUC的取值范圍在0.5和1之間。AUC的意義AUC越接近1.0，檢測(cè)方法的真實(shí)性越高；等于0.5時(shí)，則真實(shí)性最低，無(wú)應(yīng)用價(jià)值。因此，AUC是衡量模型性能的重要指標(biāo)。AUC的應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常使用AUC來(lái)評(píng)估分類(lèi)器的性能。如果一個(gè)分類(lèi)器的AUC值較高，那么這個(gè)分類(lèi)器就被認(rèn)為是一個(gè)好的分類(lèi)器。AUC值如圖所示，有8個(gè)測(cè)試樣本，模型的預(yù)測(cè)值（按大小排序）和樣本的真實(shí)標(biāo)簽如圖2.30右表所示，繪制ROC曲線的整個(gè)過(guò)程如下：1）令閾值等于第一個(gè)預(yù)測(cè)值0.91，所有大于等于0.91的預(yù)測(cè)值都被判定為陽(yáng)性，此時(shí)TPR=1/4，F(xiàn)PR=0/4，所以有了第一個(gè)點(diǎn)（0.0，0.25）。2）令閾值等于第二個(gè)預(yù)測(cè)值0.85，所有大于等于0.85的預(yù)測(cè)值都被判定為陽(yáng)性，這種情況下第二個(gè)樣本屬于被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為陽(yáng)性的陰性樣本，也就是FP，所以TPR=1/4，F(xiàn)PR=1/4，所以有了第二個(gè)點(diǎn)（0.25，0.25）。3）按照這種方法依次取第三、四、...個(gè)預(yù)測(cè)值作為閾值，就能依次得到ROC曲線上的坐標(biāo)點(diǎn)（0.5，0.25）、（0.75，0.25）、...、（1.0，1.0）。4）將各個(gè)點(diǎn)依次連接起來(lái)，就得到了圖2.30所示的ROC曲線計(jì)算ROC曲線下方的面積為0.75，即AUC=0.75。02回歸任務(wù)評(píng)估決定系數(shù)決定系數(shù)的定義決定系數(shù)，即R2，是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來(lái)衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)擬合程度的指標(biāo)，其值范圍在0到1之間，越接近1表示模型解釋變量的能力越強(qiáng)。決定系數(shù)的重要性決定系數(shù)的大小直接反映了模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，是評(píng)估模型優(yōu)劣的重要依據(jù)，對(duì)于模型的選擇和優(yōu)化具有指導(dǎo)意義。如何提高決定系數(shù)提高決定系數(shù)的方法包括增加樣本量、改進(jìn)特征選擇、調(diào)整模型復(fù)雜度等，通過(guò)這些方法可以有效提升模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。平均絕對(duì)誤差020301平均絕對(duì)誤差的定義平均絕對(duì)誤差（MAE）是衡量預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確性的重要指標(biāo)，它計(jì)算的是所有預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差的絕對(duì)值的平均數(shù)，反映了模型預(yù)測(cè)的平均水平。MAE的重要性較小的MAE值意味著模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)值，因此，MAE是評(píng)估和比較不同預(yù)測(cè)模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)，有助于選擇最優(yōu)模型。降低MAE的策略為了提高模型的準(zhǔn)確性并降低MAE，可以采取多種策略，如優(yōu)化模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量或采用更復(fù)雜的算法等方法來(lái)提升預(yù)測(cè)性能。均方誤差均方誤差的定義較小的均方誤差意味著模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)值，因此，降低均方誤差是提高模型預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵目標(biāo)。均方誤差的重要性要降低均方誤差，可以通過(guò)優(yōu)化模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量或采用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。如何降低均方誤差均方誤差（MSE）是衡量模型預(yù)測(cè)精度的重要指標(biāo)，它通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差的平方的平均數(shù)來(lái)評(píng)估模型的性能。03模型預(yù)測(cè)泛化能力泛化能力的定義泛化能力是模型對(duì)新樣本的預(yù)測(cè)能力的度量，體現(xiàn)了模型舉一反三或?qū)W以致用的能力，關(guān)鍵在于模型能否捕捉到數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。泛化能力過(guò)擬合與欠擬合過(guò)擬合指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)優(yōu)異但在驗(yàn)證和測(cè)試階段表現(xiàn)差，而欠擬合則是模型在所有數(shù)據(jù)集上都表現(xiàn)不佳，兩者都會(huì)影響模型的泛化能力。強(qiáng)泛化能力的重要性強(qiáng)泛化能力意味著模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新樣本，避免過(guò)擬合和欠擬合，真正把握數(shù)據(jù)的底層規(guī)律，實(shí)現(xiàn)泛化誤差和訓(xùn)練誤差的平衡。交叉驗(yàn)證交叉驗(yàn)證的定義與目的交叉驗(yàn)證是一種模型評(píng)估技術(shù)，通過(guò)將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，旨在提高模型泛化能力并減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。交叉驗(yàn)證的實(shí)施步驟實(shí)施交叉驗(yàn)證包括將數(shù)據(jù)分為k個(gè)子集，迭代選擇測(cè)試集和訓(xùn)練集，訓(xùn)練模型并進(jìn)行評(píng)估，最終計(jì)算平均性能度量。交叉驗(yàn)證的優(yōu)勢(shì)交叉驗(yàn)證能夠更有效地利用數(shù)據(jù)，提供穩(wěn)定的模型性能估計(jì)，并幫助選擇最佳模型參數(shù)，從而避免過(guò)擬合問(wèn)題。010203交叉驗(yàn)證THANKS！感謝觀看！機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)乳腺癌分類(lèi)與房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)CONTENT目錄乳腺癌分類(lèi)01房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)0201乳腺癌分類(lèi)數(shù)據(jù)說(shuō)明0201乳腺癌數(shù)據(jù)集概述威斯康星州乳腺癌數(shù)據(jù)集由Dr.WilliamH.Wolberg收集，包含30個(gè)特征，用于描述乳腺腫瘤的多種測(cè)量值，目標(biāo)是區(qū)分良性與惡性腫瘤。數(shù)據(jù)集應(yīng)用范圍這兩個(gè)數(shù)據(jù)集廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，包括分類(lèi)任務(wù)、特征選擇和模型評(píng)估等，是研究和實(shí)踐中不可或缺的資源。代碼實(shí)現(xiàn)乳腺癌分類(lèi)任務(wù)實(shí)現(xiàn)通過(guò)導(dǎo)入必要庫(kù)，加載數(shù)據(jù)集，劃分訓(xùn)練測(cè)試集，配置SVM模型，訓(xùn)練并評(píng)估模型性能，最終對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)乳腺癌的準(zhǔn)確分類(lèi)。數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練在兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，都涉及到數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征選擇、模型配置及訓(xùn)練過(guò)程，確保了模型能夠有效地學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)目標(biāo)變量。模型配置乳腺癌分類(lèi)模型配置在乳腺癌分類(lèi)任務(wù)中，選用支持向量機(jī)（SVM）算法并搭配線性核，通過(guò)設(shè)置正則化參數(shù)C為1.0，有效平衡了模型復(fù)雜度與泛化能力。模型配置的重要性模型配置是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，正確選擇和設(shè)置算法參數(shù)對(duì)于提高模型性能、適應(yīng)特定數(shù)據(jù)集和任務(wù)至關(guān)重要。模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練的重要性模型訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，它涉及到使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整模型的參數(shù)，