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一、为什么要对模型进行评估
对机器学习和神经网络的模型进行评估是至关重要的原因如下
得知模型的泛化能力 模型评估的主要目的是了解模型在未见过的数据上的表现即其泛化能力。这是因为模型的性能在训练数据上可能会过拟合即模型过于复杂以至于学习了训练数据中的噪声而不是学习到了真正的底层规律。通过评估我们可以确保模型具有强大的泛化能力能够在新的、未见过的数据上表现出色。
提供模型选择依据 在机器学习中通常会有多种模型可供选择如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。通过对这些模型进行评估我们可以比较它们的性能从而选择最适合特定任务的模型。
调整模型参数 模型评估还可以帮助我们找到最佳的模型参数。通过调整模型的参数我们可以观察模型性能的变化从而找到最优的参数组合。这对于提高模型的性能至关重要。
防止过拟合与欠拟合 通过模型评估我们可以发现模型是否出现过拟合或欠拟合的情况。如果模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现不佳那么可能是出现了过拟合。相反如果模型在训练数据上表现不佳那么可能是出现了欠拟合。这两种情况都需要我们对模型进行调整。
二、模型评估的常用方法
1留出法 将原始数据集划分为训练集和测试集用训练集训练模型然后用测试集评估模型的性能。这是最简单、最常用的评估方法。然而留出法的一个缺点是它只能给出模型在测试集上的性能估计而不能给出模型在所有可能数据上的性能。
2交叉验证法 将原始数据集划分为k个子集每次选择k-1个子集作为训练集剩下的一个子集作为测试集进行k次训练和测试最终得到k个测试结果的平均值作为模型的性能估计。交叉验证法可以有效地利用数据集减少数据浪费并且可以得到更稳定的性能估计。
