6)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。 3.3 K的取值 k值越大,模型的偏差越大,对噪声数据越不敏感,当k值很大时,可能造成欠拟合; k值越小,模型的方差就会越大,当k值太小,就会造成过拟合。 一般使用交叉验证的方法,针对于不同的K,训练集训练模型,测试集验证K值得合理性,具体需要实验调整参...
数据分析与挖掘 | 通常我们把先验数据集随机的分成两个彼此独立的训练集和测试,训练数据集用于训练分类器算法模型M,测试集用于评估分类器算法模型M的性能θ,常用的分类器性能评价指标包括全局指标,如正确率、错误率、F-Measure等;类别指标,如精度、召回率、F-Measure等;对于二分类的分类器算法模型,还可以有真阳性率...
数据分析与挖掘 | 为保证分类器在现实场景中可用,预测结果可信,我们需要对在训练数据集上获得的分类器的预测结果和计算性能等指标进行测试评价。通常,我们会把已知类别标签的先验数据集划分为彼此相互独立的训练集、测试集、验证集,然后使用训练集和最优化训练算法策略获取分类器模型,在测试集上对分类器的分类性能进行...
对全体数据,随机选择其中80%做训练数据,剩下20%为测试数据,评价指标为RMSE。(10分) 用训练数据训练最小二乘线性回归模型(20分)、岭回归模型、Lasso模型,其中岭回归模型(30分)和Lasso模型(30分)需采用5折交叉验证得到最佳正则超参数。 比较用上述三种模型得到的各特征的系数,以及各模型在测试集上的性能。并简单...
数据分析与挖掘 | K折交叉验证是将先验数据集D等分成K个大小相等的等分,每个等分被称为一个折,即D_1,D_2,⋯,D_k,每个折轮流做测试集,而其余的折合并后做为训练集来训练分类器算法模型M,即如果测试集是D_i,i=1,⋯,K,则训练数据集为D\D_i=∪_j≠iD_j,我们在训练集D\D_i上训练获得分类器算...