同时，由于要训练的是二分类（classification）模型，所以需要将y（这里为buy_tag）的类型从int改为enum枚举值，这样在模型的训练过程中会默认选择AUC作为评价指标。...这里选择GBM这个基于树的算法进行模型的开发，并设置100个树，最大深度设置为10，并设置10折交叉验证。 5、训练模型并展示训练结果 ?...当然用户也可以通过将数据集分为训练集、测试集的方式来获取out-of-sample AUC等指标，这里通过交叉验证来获取该指标。训练完毕后可以进行效果展示。 ? ?...可以看到在模型结果中H2O自动帮用户计算了大部分评价指标，在这个二分类任务中重点看AUC，可以发现在cross-validation数据集上的AUC为0.824，效果还不错，同时结果中默认给出了能够是F1...前10名中还包括像XGBoost和GBM一样的基于树的模型，AUC也相当不错。
M是样本中正例数 N是样本中负例数 其中累加解释是把预测出来的所有概率结果按照分值升序排序，然后取正例所对应的索引号进行累加 通过AUC面积预测出来的可以知道好到底有多好，坏到底有多坏。...因为正例的索引比较大，则AUC面积越大。 总结： ? 4、交叉验证 ?...shuffle 打乱60000中每行的值 即每个编号的值不是原先的对应的值 X_train, y_train = X_train[shuffle_index], y_train[shuffle_index...##总共会运行3次 skfolds = StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=42)# 交叉验证 3折 跑三次 在训练集中的开始1/3 中测试，中间1/3 ，...#用判断正确的数/总共预测的 得到一个精度 # #PS：这里可以把上面的模型生成直接放在交叉验证里面传一些超参数比如阿尔法，看最后的准确率则知道什么超参数最好。
基于集成学习的用户流失预测并利用shap进行特征解释 小P：小H，如果我只想尽可能的提高准确率，有什么好的办法吗？...，只有召回率低于LR 利用shap进行模型解释 shap作为一种经典的事后解释框架，可以对每一个样本中的每一个特征变量，计算出其重要性值，达到解释的效果。...即explainer带入的是X_test_summary f(x):预测的实际值model_vot.predict_proba(X_test)[:,1] data:样本特征值 shap_values：f...(x)-base_value；shap值越大越红，越小越蓝 # 验证base_value print('所有样本预测标签1的概率均值：',model_vot.predict_proba(X_test)...（如1.5），高level（level=1.0）的shepae值较低（红色点），在-0.2附近 总结 集成学习能有效地提高模型的预测性能，但是使得模型内部结构更为复杂，无法直观理解。
合理评估模型：使用多个评价指标综合评估模型的表现，避免依赖单一指标。 上述方法，可以有效处理不平衡数据集，提升模型对少数类样本的预测能力。 解释ROC曲线和AUC的概念。...roc_curve函数计算了给定真实标签和预测概率下的FPR和TPR，然后通过auc函数计算了AUC值。...交叉验证有助于减少由于数据划分不合理而引入的偏差，提高了模型评估的可靠性。 常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。...在k折交叉验证中，数据集被均匀分成k个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，重复k次，每次选取不同的验证集。...如何处理缺失值？ 处理缺失值是数据预处理中的重要步骤之一，因为缺失值会对模型训练和预测产生不良影响。通常情况下，我们需要使用合适的方法来填充或处理缺失值，以确保数据的完整性和准确性。
概览 评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分 评价指标有混淆矩阵、交叉验证、AUC-ROC曲线等。...不同的评估指标用于不同类型的问题 介绍 建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。...): 在真实值是正例的所有结果中，模型预测对的比重 特异度(Specificity): 在真实值是负例的所有结果中，模型预测对的比重 ?...在下一节中，我将讨论在我们真正了解测试结果之前如何知道解决方案是否过拟合。 概念：交叉验证 交叉验证是任何类型的数据建模中最重要的概念之一。...我们有n个样本集合和并重复建模n次，只留下一个样本集进行交叉验证。 通常，对于大多数目的，建议使用k = 10的值。 总结 在训练样本上评估模型没有意义，但留出大量的样本以验证模型则比较浪费数据。
我们首先利用随机森林（RF）算法与递归特征消除和交叉验证（RFECV）方法进行高效的特征选择，从大量特征中筛选出最具预测价值的变量。...改善模型的可解释性 当模型中包含大量特征时，很难理解每个特征对最终预测的具体贡献。特征选择有助于保留最关键的特征，从而提高模型的可解释性，使得模型的决策过程更加透明。...这对于需要对模型进行解释和理解的应用（例如金融、医疗等行业）至关重要。 降低数据收集和存储的成本 在实际应用中，数据的收集和存储通常需要大量的资源。...在RFECV中，交叉验证被用来评估在不同特征子集上的模型性能，从而选择最优的特征集。通过交叉验证，可以得到每个特征子集的平均性能，从而选择最能提升模型泛化能力的特征集。...RFECV会基于模型的特征重要性进行选择。 应用RFECV： 使用sklearn（Python中的机器学习库）中的RFECV类，传入基础模型和交叉验证的参数。
赛题特征：prefix（用户输入，query前缀），query_prediction（根据当前前缀，预测的用户完整需求查询词，最多10条；预测的查询词可能是前缀本身，数字为统计概率），title（文章标题...从表格中(5)可以看出，不使用五折交叉提取特征，训练集的auc比验证集的auc高很多，这就非常容易过拟合，导致线上结果很差，(2)->(3)的过程就是相差了一个平滑，从而导致训练集和验证集上的auc都有所下降...正如上表（4）所示，加入采样之后，训练集和验证集的auc都会有所降低，当然对非常近的数据可能不利，但是对训练集和测试集相隔比较远的数据，随热点的转移，CTR也会有所改善。 ?...实验结果发现，由于prefix和title的长度有一些差别，反而用伪孪生网络比孪生网络取得了更好一些的效果，所以在上述模型中，prefix,title和query_prediction中并没有用共享权值...在模型方面仅使用稳定性比较高的LightGBM，并且具有很好的解释性。 从特征提取到模型训练仅使用三个小时完成，可以更高效的生成结果。 单模型取得top2的成绩，从特征提取到模型训练可以短时间完成。
Positive Predictive Value (PPV，阳性预测值) 阳性预测值是预测为阳性的样本中真阳性的比例。...ROC曲线下的面积（AUC）可以用来量化模型的整体性能：AUC值为1表示模型的预测完全准确，值为0.5表示模型的预测没有比随机预测更好。 11....交叉验证得分 (Cross-Validation Score) 交叉验证是一种统计学方法，通过将数据集分成k个部分（通常选择k=5或10），然后轮流使用其中的k-1个部分进行训练，剩余的一部分进行测试，...交叉验证的得分通常是这k次训练/测试试验的平均得分。 交叉验证可以更好地理解模型对未知数据的泛化能力。...一种常见的交叉验证方法是k-折交叉验证，其中原始样本被随机分配到k个子集，每个子集都会有一次机会作为验证集，其余的k-1个子集作为训练集。 15.
GAEMDA基于HMDD v2.0进行的5倍交叉验证结果 此外，表2中总结了基于HMDD v2.0的这三个模型在五个评估指标上的平均结果。...在这些模型中，GAEMDA模型获得了最高的召回率、F1分数和AUC值。尤其是在召回率方面，GAEMDA模型远高于其他两个模型，这意味着GAEMDA模型可以从所有样本中预测出更多的阳性样本。...不同投影维度下GAEMDA的评价因子变化 考虑到AUC值能更全面地反映模型的预测性能，作者还对不同投影维数下GAEMDA、GAEMDA-mean和GAEMDA-max的AUC值进行了5倍交叉验证。...结果如图4所示，可以看到当编码器层数L设置为2时，三个模型的预测性能都达到最佳，当编码器层数继续增加时，三个模型的预测性能都呈下降趋势。注意，GAEMDA在2层编码器下仍然获得最高的AUC值。 ?...基于HMDD v2.0的GAEMDA与其他相关模型的5倍交叉验证结果比较 四、总结 在本文中，作者将异质性miRNAs和疾病特征投影到同一个载体空间。然后，在同一向量空间中计算异构特征。
rel error 是相对于根节点的相对误差。 xerror 和 xstd 是通过交叉验证得到的误差估计和标准差。 这个函数会生成一个图形，展示了不同复杂度参数（CP）下的交叉验证误差。...这可以帮助您选择最佳的剪枝参数。通常，您会选择交叉验证误差最小的CP值，因为它意味着模型既不太复杂也不太简单，从而达到了最佳的泛化能力。...在图形中，您可以观察到随着CP值的增加，交叉验证误差通常先减小后增大。这是因为当CP值很小时，树可能过于复杂，导致过拟合；而当CP值很大时，树可能过于简单，导致欠拟合。...您需要找到那个使得交叉验证误差最小的CP值，并使用这个值对树进行剪枝。...一个完美的分类器会有AUC值为1，而一个随机猜测的分类器会有AUC值接近0.5。
为减少由于数据集划分的不同而引入的差别，k 折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复p次，最终的结果是这p次k 折交叉验证结果的平均值（常见的为10次10折交叉验证）。...交叉验证法的特例：留一法 假定数据集D中包含m个样本，若令k=m，得到了交叉验证法的一个特例：留一法 很显然，它的划分不受随机划分的影响，因为m个样本只能划分出m个数据子集（每一个样本就是一个子集）...，每次抽取1个数据，放到D'中，D'中也有m个样本，同时，原来的数据集D中不被D'包含的数据作为验证集。...B ②若两曲线交叉，则比较ROC曲线下的面积，即AUC ?...越小越好 任取一对正例反例，正例预测值大于反例预测值的概率；显然，AUC越大越好 那么，这里还有个问题，上述的描绘过程是怎样来的呢？也就是ROC面积及 ? 面积指的是哪个位置，为什么呢？
机器学习概述 机器学习基本概念 机器学习基本流程与工作环节 机器学习中的评估指标 机器学习算法一览 3....超参选择 Hyperparameter Optimization image 数据预处理 / 模型学习 / 模型评估 / 新样本预测 image 要点总结 数据驱动方法:数据+机器学习算法 = 预测模型...机器学习中的评估指标 4.1 机器学习的目标 image Q: 什么模型好? A: 泛化能力强!...image 典型的 10折交叉验证 3....机器学习目标 拿到有泛化能力的“好模型” 机器学习的评估方法 留出法、交叉验证法、自助法 机器学习的评估度量标准 分类问题 错误类、精度、召回率/准确率、混淆矩阵、F1值、AUC 回归问题 MAE
“ 机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”...k折交叉验证 K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取其中一个子样本作为测试集，其他K-1个样本用来训练。...实例代码 在线性分类器与性能评价(R语言)中，我们将数据集随机抽取70%作为训练集，剩下30%作为测试集，通过线性回归的方法进行预测，通过ROC和AUC评价模型效果。...构建for循环，得到十次交叉验证预测的AUC值。并纪录取值最大的一组，作为最优的训练集与测试集划分。...线性分类器与性能评价(R语言)中随机选取训练集和测试集，最终测试集的AUC值仅为0.755，而本次我们通过k折交叉验证选取训练集和测试集，测试集AUC值达到0.936，可以看出模型效果提升显著。
还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。...VIF为1即特征之间完全没有共线性（共线性对线性模型稳定性及可解释性会有影响，工程上常用VIF<10作为阈值）。 1.2 分类模型的误差评估指标 对于分类模型的分类误差，可以用损失函数（如交叉熵。...在分类模型中交叉熵比MSE更合适，简单来说，MSE无差别得关注全部类别上预测概率和真实概率的差。交叉熵关注的是正确类别的预测概率。）...如果在上述模型中我们没有固定阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每个概率值依次作为动态阈值，那么就有多个混淆矩阵。...对AUC指标的分析总结： 由于衡量ROC是“动态的阈值”，故AUC不依赖分类阈值，摆脱了固定分类阈值看分类效果的局限性。 ROC由不同阈值TPR、FPR绘制。
交叉验证中数据集的划分依然是依据分层采样的方式来进行。 对于交叉验证法，其k值的选取往往决定了评估结果的稳定性和保真性，通常k值选取10。...留出法与交叉验证法都是使用分层采样的方式进行数据采样与划分，而自助法则是使用有放回重复采样的方式进行数据采样 数据集划分总结 对于数据量充足的时候，通常采用留出法或者k折交叉验证法来进行训练/测试集的划分...AUC：0.7249469360631181 图片 更进一步的，使用5折交叉验证进行模型性能评估 import lightgbm as lgb """使用lightgbm 5折交叉验证进行建模预测"""...('交叉验证的AUC为{}'.format(max(cv_result'auc-mean'))) 在实际调整过程中，可先设置一个较大的学习率（上面的例子中0.1），通过Lgb原生的cv函数进行树个数的确定...所以在使用五个及模型进行预测的时候，可以考虑使用K折验证，防止过拟合。 图片 blending 与stacking不同，blending是将预测的值作为新的特征和原特征合并，构成新的特征值，用于预测。
结果一样，将获得有关残差相关的信息，以及预测变量的显着性估计，logisitic回归框架中p值的解释与线性回归模型的p值相同。...由 summary（） 调用生成的逻辑回归诊断值通常不直接用于解释模型的“拟合优度”。 在进行任何预测之前，让我们用summary（）简要检查模型。...head(trn_pred) ## 9149 9370 2861 8302 6415 5189 ## "No" "No" "No" "No" "No" "No" 逻辑回归模型评估 评估分类模型最常见的事情可能是使用交叉表将实际响应值与预测响应值进行比较...我们可以使用pROC包中的roc（）函数为的预测生成ROC曲线，roc()函数的第一个参数是数据集的真实标签，第二个参数是模型的预测结果，第三个参数plot需要输入一个逻辑值，用以表明是否需要绘制ROC...AUC（曲线下面积）用于量化ROC的轮廓，从图4中可以看到，AUC的值为0.952，模型效果很不错。 注： 本文选自于清华大学出版社出版的《深入浅出R语言数据分析》一书的小节，略有改动。
将训练集送入模型中训练，同时以K折交叉验证方法来进行超参数调节，哪一组超参数表现好，就选择哪一组超参数。 寻找到超参数后，用同样的方法寻找决策边界，至此模型训练完成。...**K折交叉验证：**K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取其中一个子样本作为测试集，其他K-1个样本用来训练。...值： #计算召回率和auc #y_t是真实值，y_p是预测值 def compute_recall_and_auc(y_t, y_p): #混淆矩阵 https://www.cnblogs.com...分类器将决策边界一侧的所有点分类为属于一个类，而将另一侧的所有点分类为属于另一个类。 所以这一步我们要做的就是根据AUC值找出模型最好的决策边界值，也就是概率值。...# 交叉验证确定合适的决策边界阈值 fold = KFold(4,shuffle=True) # 定义各个模型的计算公式 def lr_bdry_module(recall_acc, roc_auc)
挨个试试 LeaveOneOut class sklearn.model_selection.LeaveOneOut get_n_splits(X[, y, groups]) 返回交叉验证程序中的拆分迭代次数...它还实现了"得分样本" "预测" "预测概率" "决策函数" "变换"和"逆变换" ，如果它们在所使用的估计器中实现的话。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索进行优化。...属性 属性 类型 解释 cv_results_ dict of numpy (masked) ndarrays 以键作为列标题，以值作为列的dict，可以导入数据帧。...= metrics.auc(fpr, tpr) #auc为Roc曲线下的面积 print("AUC值:",end='') print('{:.1%}'.format(roc_auc...80.0% AUC值:57.8%
sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X_train)1.3 交叉验证交叉验证是评估模型性能的重要方法...模型的预测使用predict方法。...验证模型性能：使用交叉验证评估模型，避免过拟合或欠拟合。5. 特征选择与降维5.1 特征选择特征选择旨在识别最有影响力的特征，剔除冗余或无关的特征，提高模型效率和解释性。...模型评估与验证模型评估是检验模型性能的关键步骤。sklearn提供了多种评估方法，如混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等。...模型解释模型解释有助于理解模型的决策过程。sklearn的LIME和SHAP库可以提供局部和全局解释。!
AutoML 主要关注两个主要方面：数据采集 / 收集和预测。中间发生的所有其他步骤都可以轻松实现自动化，同时提供经过优化并准备好进行预测的模型。 ...具有模型解释的预测 已经在 Kaggle 上进行了测试并且表现良好。...： 预处理：用于读取和预处理数据 优化： 用于测试和 交叉验证 模型 预测： 用于预测。 ...H2O H2O 是 H20.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。...H2O 自动化了一些最复杂的数据科学和机器学习工作，例如特征工程、模型验证、模型调整、模型选择 和 模型部署。除此之外，它还提供了自动可视化以及机器学习的解释能力（MLI）。
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