http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250983 选择合适的estimator 通常机器学习最难的一部分是选择合适的estimator,不同的estimator适用于不同的数据集和问题. sklearn官方文档提供了一个图[flowchart],可以快速地根据你的数据和问题选择合适的estimator,单击相应的区域还可以获得更具体的内容. 代码中我一般这么写 def gen_estimators(): ''' List of the…

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www…

学习笔记之scikit-learn - 浩然119 - 博客园 https://www.cnblogs.com/pegasus923/p/9997485.html 3. Model selection and evaluation — scikit-learn 0.20.3 documentation https://scikit-learn.org/stable/model_selection.html#model-selection Accuracy paradox - Wikipedia…

Model selection模型选择 ML中的一个重要任务是模型选择,或使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数. 这也称为调优. 可以对诸如Logistic回归的单独Estimators进行调整,或者对包括多个算法,特征和其他步骤的整个Pipeline进行调整. 用户可以一次调整整个Pipeline,而不必单独调整Pipeline中的每个元素. MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSplit等工具进行模型选择.这些工具需要以下items:    Est…

规则化和模型选择(Regularization and model selection) 转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数…

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

假设我们现在想要知道what degree of polynomial to fit to a data set 或者 应该选择什么features 或者 如何选择regularization parameter λ 我们该如何做?----Model selection process 很好的拟合training set并不意味着是一个好的hypothesis 上图是一个overfitting的例子,它能很好的拟合training data,但它不是一个好的预测函数.所以一般来说,the tra…

Linear regression with regularization 当我们的λ很大时,hθ(x)≍θ0,是一条直线,会出现underfit:当我们的λ很小时(=0时),即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时,才会刚刚好.那么我们怎么自动来选择这个λ的值呢? 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式不带有regulariz…

假设我们要在10 个不同次数的二项式模型之间进行选择: 显然越高次数的多项式模型越能够适应我们的训练数据集,但是适应训练数据集并不代表着能推广至一般情况,我们应该选择一个更能适应一般情况的模型.我们需要使用交叉验证集来帮助选择模型.即:使用60%的数据作为训练集,使用 20%的数据作为交叉验证集,使用20%的数据作为测试集. 模型选择的方法为:1. 使用训练集训练出10 个模型2. 用10 个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差(代价函数的值)3. 选取代价函数值最小的模型4. 用步骤3 中…