数据科学家不应仅仅根据他/她对机器学习的知识进行评估，而且他/她也应该具有良好的统计专业知识。 我将尝试从非常基础的数据科学入手，然后慢慢转向专家级。 所以让我们开始吧。...低偏差机器学习算法 - 决策树，k-NN和SVM 高偏差机器学习算法 - 线性回归，Logistic回归 方差： “由于复杂的机器学习算法导致模型中引入了误差，您的模型也会从训练数据集中学习噪声，并在测试数据集上执行错误...“梯度爆炸是一个问题，在训练过程中，大量梯度误差累积以导致神经网络模型权重的非常大的更新。”极端情况下，权重的值可能变得很大以致溢出并导致NaN值。...用于性能评估的数据集称为测试数据集。 它应该包含正确的标签和预测标签。 ? 如果二元分类器的性能是完美的，预测标签将完全相同。 ? 预测标签通常与真实世界场景中观察到的部分标签相匹配。 ?...二元分类器可以将测试数据集的所有数据实例预测为阳性或阴性。
理论 集成模型 集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果，做出分类决策的分类器模型 投票式：平行训练多种机器学习模型，每个模型的输出进行投票做出分类决策 顺序式：按顺序搭建多个模型，模型之间存在依赖关系...，最终整合模型 随机森林分类器 随机森林分类器是投票式的集成模型，核心思想是训练数个并行的决策树，对所有决策树的输出做投票处理，为了防止所有决策树生长成相同的样子，决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取...梯度上升决策树 梯度上升决策树不常用于分类问题（可查找到的资料几乎全在讲回归树），其基本思想是每次训练的数据是（上次训练数据,残差）组成（不清楚分类问题的残差是如何计算的），最后按权值组合出每个决策树的结果...pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy downcast=downcast, **kwargs) 划分数据集...presort='auto', random_state=None, subsample=1.0, verbose=0, warm_start=False) 模型评估
在拟合最终模型时，最好是增加树的数量，直到模型的方差在重复评估中减少，或者拟合多个最终模型并平均其预测值。 让我们来看看如何为分类和回归开发 AdaBoost 集成。...为每个配置的弱学习器深度的准确度分数分布创建了一个盒须图。 我们可以看到模型性能和弱学习器深度的总体趋势。 AdaBoost Ensemble 弱学习器深度与分类精度的箱线图。...为每个配置的学习率的准确度分数分布创建了一个箱线图。 我们可以看到在这个数据集上学习率大于 1.0 时模型性能下降的总体趋势。...在这种情况下，我们可以看到带有逻辑回归弱模型的 AdaBoost 集成在这个测试数据集上实现了大约 79% 的分类准确率。...在运行结束时，首先报告获得最佳分数的配置，然后是考虑的所有其他配置的分数。 在这种情况下，我们可以看到具有 500 棵树和 0.1 学习率的配置表现最好，分类准确率约为 81.3%。
当你的特征数目很大并且还丢失了大部分数据时，逻辑回归就会表现得力不从心。同时，太多的类别变量对逻辑回归来说也是一个问题。逻辑回归的另一个争议点是它使用整个数据来得到它的概率分数。...虽然这并不是一个问题，但是当你尝试画一条分离曲线的时候，逻辑回归可能会认为那些位于分数两端“明显的”数据点不应该被关注。有些人可能认为，在理想情况下，逻辑回归应该依赖这些边界点。...当决策树被设计用来处理预测器的离散数据或是类别时，任何数量的分类变量对决策树来说都不是真正的问题。使用决策树训练得到的模型相当直观，在业务上也非常容易解释。...你可以在训练集上构建决策树模型，而且其在训练集上的结果可能优于其它算法，但你的测试集最终会证明它是一个差的预测器。你必须对树进行剪枝，同时结合交叉验证才能得到一个没有过拟合的决策树模型。...决策树总结如下： 决策树的优点： 直观的决策规则 可以处理非线性特征 考虑了变量之间的相互作用 决策树的缺点： 训练集上的效果高度优于测试集，即过拟合[随机森林克服了此缺点] 没有将排名分数作为直接结果
常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。无监督学习（Unsupervised Learning）：使用未标记的数据进行训练，目的是发现数据的潜在结构或模式。...你发现了一种方法，能根据学生的学习时间（输入）来预测他们的分数。于是，你通过分析这些数据，训练出一个模型。下次考试时，你可以根据学生的学习时间快速预测他们的分数。...通过不断尝试和改进，小猴子逐渐学会了最快的路线来获取更多的香蕉。...训练集（Training Set）：用于训练模型的数据集。测试集（Test Set）：用于评估模型性能的数据集。过拟合（Overfitting）：模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况。...欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法捕捉数据的内在模式。模型评估（Model Evaluation）：使用指标（如准确率、F1-score等）来评估模型的性能。
把数据分为两部分：训练集和测试集 一般70%，30%，或75%，25%或80%，20%。 训练集就是帮助我们建立模型，而测试集就是评估模型。...# 返回数据的顺序为训练集的特征值,测试集的特征值,训练集的特征值,训练集的目标值，测试集的目标值 # 依次起名为:x_train,x_test,y_train,y_test（不能改变顺序） # 第一个参数为数据...转换器和估计器 转换器 回想特征工程的步骤. 1、实例化(转换器) 2、调用fit_transform()转化成数据集 其实在其中还有两个方法,fit()和transform(),很像把fit_transform...估计器 估计器就是一些算法的实现。...sklearn.tree：决策树和随机森林 回归算法： sklearn.linear_model.LinearRegression:线性回归 sklearn.linear_model.Ridge:岭回归
大多数的数字和字符串都没有什么意义，其中 Alley 列甚至全都是『NaN』，即值的丢失。别担心，我们之后会处理这个问题。下一步是考虑需要使用的模型。...我们先讨论一下决策树（有时在应用到回归问题的时候称为回归树）。...随机森林简单而高效，当我们用这种方法拟合一个数据集时，就会像上文所述的那样构建许多决策树，只不过每个决策树是在数据的随机子集中构建，且在每一次分割中只考虑独立变量「特征」的随机子集。...简单来说，对于未见的观察结果，每个决策树预测该观察结果结束时所处叶节点的因变量值，即特定树空间中最类似的训练集观察结果。...此特性的影响之一是：尽管随机森林在测试集与训练集相似度较高时（值属于同样的范围）非常擅长预测，但当测试集与训练集存在根本区别时（不同范围的值），随机森林的预测性能很差，比如时序问题（训练集和测试集不属于同样的时间段
监督学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯算法精讲，模型评估精讲 1....数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。 模型创建：创建决策树分类器，并设置纯净度指标为基尼指数，最大深度为4。 模型训练：使用训练集数据训练模型。...模型预测：使用测试集数据进行预测，并计算模型的准确率。 决策边界可视化：通过绘制决策边界和数据点，直观展示SVM分类器的效果。...数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。 模型创建：创建高斯朴素贝叶斯分类器实例。 模型训练：使用训练集数据训练模型。 模型预测：使用测试集数据进行预测，并计算模型的准确率。...数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。 模型训练和预测：创建并训练高斯朴素贝叶斯分类器，对测试集进行预测。 评估模型：计算并输出混淆矩阵、分类报告、ROC曲线和AUC。
构建及优缺点决策树的构建构建决策树的目标是通过一系列决策来最小化分类错误，常用的方法是选择最能区分数据的特征。...，它通过构建多个决策树并将各树的结果进行投票（分类问题）或平均（回归问题）来增强模型的准确性。...构建及优缺点随机森林的构建在构建随机森林时，主要有两种方法来提高模型的多样性：自助法（Bootstrap sampling）：从原始数据集随机抽取多个子集（有放回抽样），每个子集用于训练一棵决策树。...F1 分数： 两个模型在类别0和类别1的F1分数上都相差不大，且都处于较低的水平，表明模型在平衡精度与召回率方面仍有优化空间。...模型调参： 可以通过调整模型的超参数（如决策树深度、随机森林的树数量）来提高模型性能。特征工程： 可以尝试更多的特征工程方法，增加更多的特征或进行特征选择，以帮助模型更好地理解数据。
分类算法：逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN... 回归算法：线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归......评估并优化模型性能 在验证集和测试集进行模型效果评估的过程中，我们则是通过最小化误差来实现超参数（模型外部参数）的优化。...机器学习包中（如scikit-learn)都会提供常用的工具和指标，对验证集和测试集进行评估，进而计算当前的误差。比如R方或者MSE均方误差指标，就可以用于评估回归分析模型的优劣。...linereg_model.coef_ linereg_model.intercept_ 模型的评估分数：常用于评估回归分析模型的指标有两种：R方分数和MSE指标，并且大多数机器学习工具包中都会提供相关的工具...，以下是用R方分数来评估模型 linears_model.score(x_test,y_test) 机器学习项目是一个循环迭代的过程，优秀的模型都是一次次迭代的产物模型评估 需要反复评测，找到最优的超参数
当你的特征数目很大并且还丢失了大部分数据时，逻辑回归就会表现得力不从心。同时，太多的类别变量对逻辑回归来说也是一个问题。逻辑回归的另一个争议点是它使用整个数据来得到它的概率分数。...当决策树被设计用来处理预测器的离散数据或是类别时，任何数量的分类变量对决策树来说都不是真正的问题。使用决策树训练得到的模型相当直观，在业务上也非常容易解释。...你可以在训练集上构建决策树模型，而且其在训练集上的结果可能优于其它算法，但你的测试集最终会证明它是一个差的预测器。你必须对树进行剪枝，同时结合交叉验证才能得到一个没有过拟合的决策树模型。...决策树总结如下： 决策树的优点： 直观的决策规则 可以处理非线性特征 考虑了变量之间的相互作用 决策树的缺点： 训练集上的效果高度优于测试集，即过拟合[随机森林克服了此缺点] 没有将排名分数作为直接结果...此外，你还可以尝试下多种模型的组合。
决策树的训练和可视化 为了理解决策树，我们需要先构建一个决策树并亲身体验它到底如何进行预测。 接下来的代码就是在我们熟知的鸢尾花数据集上进行一个决策树分类器的训练。...公式 6-4 显示了该算法试图最小化的损失函数。 ? 和处理分类任务时一样，决策树在处理回归问题的时候也容易过拟合。...正则化一个决策树回归器 不稳定性 我希望你现在了解了决策树到底有哪些特点： 它很容易理解和解释，易于使用且功能丰富而强大。...进行交叉验证，并使用网格搜索法寻找最好的超参数值（使用GridSearchCV类的帮助文档） 提示: 尝试各种各样的max_leaf_nodes值 使用这些超参数训练全部的训练集数据，并在测试集上测量模型的表现...在测试集上评估这些预测结果，你应该获得了一个比第一个模型高一点的准确率，（大约 0.5% 到 1.5%），恭喜，你已经弄出了一个随机森林分类器模型!
注：w_q(x)为叶子节点q的分数，f(x)为其中一棵回归树。 如下图例子，训练出了2棵决策树，小孩的预测分数就是两棵树中小孩所落到的结点的分数相加。爷爷的预测分数同理。 ?...与GBDT相比，xgBoosting有以下进步： GBDT以传统CART作为基分类器，而xgBoosting支持线性分类器，相当于引入L1和L2正则化项的逻辑回归（分类问题）和线性回归（回归问题）； GBDT...传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器(gblinear)，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题） 2....RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%...] #遍历预测结果评估 acc_2 = accuracy_score(y_test,predictions)#每个测试结果和它对应的所有预测值比较分别评估 print("\n预测精确度:",acc_2
Stacking 的过程如下： 第一层（基学习器）： 使用决策树、随机森林和SVM模型分别对训练数据进行训练，并预测每个模型在测试集上的结果。...Stacking 的优点 提升性能： Stacking 能够充分利用不同模型的优点，尤其是在基学习器之间存在互补性时。通过元学习器的组合，通常可以获得比单一模型更好的预测效果。...灵活性高： Stacking 支持使用不同类型的基学习器（如决策树、SVM、神经网络等），而且元学习器的选择也可以灵活调整（如逻辑回归、线性回归等）。...)) print("F1分数: {:.5f}".format(f1_train)) # 输出评估结果 print('测试集评估指标') print("查准率: {:.5f}".format(precision_test...查全率: 0.93819 F1分数: 0.92572 测试集评估指标 查准率: 0.79458 查全率: 0.81791 F1分数: 0.80608 可以看到模型在几乎都是默认参数的情况下训练集表现良好
决策树是一种分类与回归的模型，它通过一系列的决策规则（如“如果A > B，那么选择C”）将数据集划分为多个子集，直到满足某个停止条件为止。...剪枝方法：防止过拟合 决策树的缺点之一是容易过拟合，尤其是在数据复杂时。过拟合意味着模型在训练数据上表现很好，但在新数据上泛化能力差。为了防止过拟合，我们引入了剪枝（Pruning）方法。...模型评估 训练完模型后，我们可以通过测试集对模型进行评估，检查其预测精度以及其他相关的评估指标。...4.7 总结 通过上面的步骤，我们完成了一个简单的决策树分类任务： 我们使用 Iris 数据集 来训练和评估决策树模型。 我们查看了模型的准确率、分类报告以及混淆矩阵。...=42) print("训练集大小:", X_train.shape) print("测试集大小:", X_test.shape) # 创建决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier
对于大多数分类或回归问题，常见的候选模型包括：线性回归和逻辑回归：适用于预测连续变量和二分类问题。决策树：易于理解，适用于分类和回归任务。...6.2 初步比较为了评估不同模型的性能，我们可以快速试验这些模型并比较它们的准确性、召回率或其他相关指标。6.3 选择准则选择最佳模型时，我们需要考虑几个关键因素：准确性：模型在测试集上的表现如何？...然后，我们使用了三种不同的机器学习模型：决策树、随机森林、逻辑回归来进行分类，并计算了它们的准确率。...8.1 选择评估指标选择合适的评估指标是模型评估过程中的第一步。不同的问题类型需采用不同的评估指标：对于分类问题，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。...对于回归问题，则可能使用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和绝对误差等指标。8.2 性能比较一旦确定了评估指标，下一步就是使用这些指标在测试集上评估模型的性能。
RFM模型 RFM是一个用于营销分析的模型，它通过购买模式或习惯来细分公司的消费者群体。特别是，它评估了客户的回顾性（他们多久前进行过一次购买）、频率（他们购买的频率）和价值（他们花多少钱）。...一个RFM分析通过对客户和顾客的三个类别进行打分来评估他们：他们最近有多大的购买行为，他们购买的频率，以及他们购买的规模。RFM模型为这三个类别中的每一个客户打出1-5分（从最差到最好）的分数。...F ###计算用户的购买金额 aggregate(FUN=sum) # Calculate M 得到每个用户的RFM值，利用RFM三个值的四分位数来对用户进行分类 多元线性回归模型 查看回归模型结果...---- 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 01 02 03 04 对测试集做预测 线性回归模型预测值和拟合值比较 预测拟合值的图中，红点表示实际样本点...然而，误差仍然比较大，因此尝试采用决策树模型进行预测。
XGBoost和Random-Forest（RF，随机森林）都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性，通过组合各个决策树的输出来进行预测...在这篇文章中，将尝试解释如何使用XGBoost和随机森林这两种非常流行的贝叶斯优化方法，而不仅仅是比较这两种模型的主要优点和缺点。...优点 由于提升树是通过优化目标函数得到的，所以XGB基本上可以用来解决几乎所有可以求导的目标函数，包括排名和泊松回归等内容，这是随机森林模型难以实现。...在根据初始空间初始化实验设计的评估目标后，迭代使用这些目标分配N个评估的预算的剩余部分，如下所示： 观察初始点； 当$n\leqN$ 时，使用所有可用数据更新后验概率分布，并让$x_n$作为采集函数的最大值时的取值...另外，对给定数据集使用交叉验证获得分数的平均值： parameters = {"n_estimators": (10, 1000), 类似地，为XGBoost分类器定义函数和超参数： fit_params
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