機器(qi)學習(xi)模型評估(gu)與優化(hua)
時間：2024-11-28 來源(yuan)：華清遠見
1.1 研究背景
如(ru)今人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)處于(yu)一個如(ru)火如(ru)荼的(de)時刻, 人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)在(zai)諸多領域(yu)取得了顯(xian)著(zhu)成就(jiu)，如(ru)自(zi)(zi)動駕駛、圖像識別、自(zi)(zi)然語(yu)言(yan)處理等。然而，一個成功應(ying)用的(de)關鍵在(zai)于(yu)擁有性能(neng)(neng)良好(hao)且可靠(kao)的(de)機(ji)器學習模(mo)(mo)型(xing)。為了確(que)(que)定模(mo)(mo)型(xing)是(shi)否(fou)滿足實際需求、是(shi)否(fou)能(neng)(neng)夠有效泛(fan)化到(dao)(dao)新數(shu)據，對(dui)機(ji)器學習模(mo)(mo)型(xing)進(jin)行全(quan)面準(zhun)確(que)(que)的(de)評估(gu)至(zhi)關重要。模(mo)(mo)型(xing)評估(gu)與優化能(neng)(neng)夠量化模(mo)(mo)型(xing)在(zai)給定數(shu)據集上的(de)表現，明確(que)(que)其預測準(zhun)確(que)(que)性、穩定性等關鍵性能(neng)(neng)特征，從而判斷模(mo)(mo)型(xing)是(shi)否(fou)達到(dao)(dao)預期目標。并且對(dui)模(mo)(mo)型(xing)進(jin)行一定的(de)優化.
1.2機器學習常用的評估指標
1.2.1 準確率
準(zhun)確率(lv)是指預測正確的樣(yang)本(ben)數(shu)占總樣(yang)本(ben)數(shu)的比(bi)例(li)，計算(suan)公式為：Accuracy = (預測正確的樣(yang)本(ben)數(shu) / 總樣(yang)本(ben)數(shu)) × 100%。它提供了一(yi)個整體上(shang)模型預測準(zhun)確程度的直觀度量，但在(zai)樣(yang)本(ben)類別不平衡(heng)時(shi)可能(neng)存在(zai)誤導性。一(yi)般用于分(fen)類算(suan)法
1.2.2召回率
召回(hui)(hui)率(lv)也叫查(cha)全率(lv)，是預測出的正(zheng)例(li)(li)(li)樣(yang)本(ben)數占實際(ji)正(zheng)例(li)(li)(li)樣(yang)本(ben)數的比例(li)(li)(li)，計算公(gong)式為(wei)(wei)：Recall = (預測出的正(zheng)例(li)(li)(li)樣(yang)本(ben)數 / 實際(ji)正(zheng)例(li)(li)(li)樣(yang)本(ben)數) × 100%。在需要(yao)盡可能找(zhao)出所有(you)正(zheng)例(li)(li)(li)的場景，如醫(yi)療疾(ji)病檢測中，召回(hui)(hui)率(lv)尤為(wei)(wei)重要(yao)。
1.2.3精確率
精(jing)確率(lv)是指預測(ce)出(chu)的正例樣本(ben)數中真(zhen)正為正例的比例，計算公式為：Precision = (真(zhen)正為正例的樣本(ben)數 / 預測(ce)出(chu)的正例樣本(ben)數) × 100%。在推薦系統等(deng)對預測(ce)結果精(jing)準(zhun)度要求較(jiao)高的場景中是關(guan)鍵(jian)指標。
1.2.4 F1 值
F1 值是精確率(lv)和召(zhao)回率(lv)的調和平(ping)均數，計(ji)算公式(shi)為：F1 = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall)，它綜合考(kao)慮(lv)了精確率(lv)和召(zhao)回率(lv)之間的平(ping)衡，能(neng)更全面地評估分類模型的性能(neng)。
1.2.5 混淆矩陣
混淆矩陣是(shi)一個展示分類(lei)模型預測結(jie)果與(yu)實際結(jie)果對應關(guan)系(xi)的(de)矩陣，通過它(ta)可以直(zhi)觀(guan)地計算(suan)出(chu)上述各項(xiang)指(zhi)標，并深入了解(jie)模型在不同類(lei)別(bie)上的(de)預測情況(kuang)。
1.3. 模型優化
機器(qi)學(xue)習模(mo)型(xing)在解決(jue)各類復雜問題時發揮著重(zhong)(zhong)要(yao)作用，然(ran)而，初始構(gou)建的(de)模(mo)型(xing)往往難以(yi)達到理想的(de)性(xing)能狀態，存(cun)在諸(zhu)如(ru)過(guo)擬合(he)、欠(qian)擬合(he)等(deng)問題。因此，對(dui)模(mo)型(xing)進(jin)行優(you)化(hua)以(yi)提(ti)高(gao)其(qi)準確性(xing)、穩定性(xing)和泛化(hua)能力至關重(zhong)(zhong)要(yao)。機器(qi)學(xue)習中常(chang)用的(de)模(mo)型(xing)優(you)化(hua)主(zhu)要(yao)有(you): 超參數調整優(you)化(hua), 模(mo)型(xing)結構(gou)改進(jin)優(you)化(hua).
1.3.1超參數調整優化
1.3.1.1網格搜索
網格搜索(suo)(suo)的基本思(si)想是對(dui)機(ji)器(qi)學習(xi)模(mo)型(xing)的超(chao)參數(shu)進行(xing)(xing)窮舉(ju)搜索(suo)(suo)。它會(hui)在預(yu)先設(she)定的超(chao)參數(shu)取值(zhi)范圍內，按照一定的步長或離(li)散(san)值(zhi)，構建出(chu)(chu)所有可能的超(chao)參數(shu)組合。然后針對(dui)每一種(zhong)超(chao)參數(shu)組合，使用訓練數(shu)據(ju)對(dui)模(mo)型(xing)進行(xing)(xing)訓練，并在驗證數(shu)據(ju)上評估模(mo)型(xing)的性能。通過(guo)比較不同(tong)組合下模(mo)型(xing)的性能指標（如準確率、均方誤(wu)差等），最終確定出(chu)(chu)表(biao)現最佳(jia)的超(chao)參數(shu)組合，以此來優化模(mo)型(xing)。
1.3.1.2隨機搜索
隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)搜索是一(yi)種用(yong)于尋找機(ji)(ji)(ji)器學習模型最(zui)優(you)超(chao)(chao)參(can)(can)數(shu)的(de)(de)方法。與網格搜索窮舉所有可能的(de)(de)超(chao)(chao)參(can)(can)數(shu)組合不(bu)同(tong)，隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)搜索是在預先(xian)設(she)定(ding)(ding)的(de)(de)超(chao)(chao)參(can)(can)數(shu)取值(zhi)范圍(wei)內隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)抽取一(yi)定(ding)(ding)數(shu)量的(de)(de)超(chao)(chao)參(can)(can)數(shu)組合，然后針(zhen)對(dui)這些隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)抽取的(de)(de)組合分別(bie)訓練模型并評估其性能，通過比較(jiao)這些性能指(zhi)標來確定(ding)(ding)相(xiang)對(dui)最(zui)優(you)的(de)(de)超(chao)(chao)參(can)(can)數(shu)組合，進(jin)而實現對(dui)模型的(de)(de)優(you)化(hua)。
1.3.2 模型結構改進優化
1.3.2.1增加模型深度或寬度
對于神(shen)經網(wang)絡等模型，增(zeng)加(jia)層(ceng)數（深度(du)）或每層(ceng)的(de)(de)神(shen)經元數量（寬度(du)）可(ke)以(yi)提升模型的(de)(de)擬合能力。例如，在卷積神(shen)經網(wang)絡（CNN）用于圖像分(fen)類任務(wu)時，適(shi)當增(zeng)加(jia)卷積層(ceng)和全連接層(ceng)的(de)(de)數量，可(ke)以(yi)讓模型學習(xi)到更復雜的(de)(de)圖像特征(zheng)。然而(er)，過度(du)增(zeng)加(jia)深度(du)或寬度(du)可(ke)能導致過擬合，需要結合正則化等方法進(jin)行控制。
1.3.2.2引入正則化
正(zheng)則化是防(fang)止模(mo)型過擬合的重要手段(duan)。常用的正(zheng)則化有 L1, L2;
L1 正則化會使模型的部分(fen)權重趨近(jin)于(yu)零(ling)，起到特征選擇(ze)的作用；
L2 正則(ze)化（如嶺(ling)回歸）則(ze)是通(tong)過對權重的平方和進(jin)行約束.
機(ji)器(qi)學(xue)習模(mo)(mo)型的(de)評估(gu)是(shi)確保模(mo)(mo)型有(you)效(xiao)性和可靠性的(de)關鍵(jian)環節(jie)。通過合(he)理選擇(ze)評估(gu)指標(biao)和評估(gu)方法(fa)，能夠全(quan)面準確地(di)衡量模(mo)(mo)型性能，指導(dao)模(mo)(mo)型的(de)選擇(ze)、優化(hua)和實際應用。在(zai)不(bu)同類型的(de)任(ren)務中，應根(gen)據具(ju)體(ti)需求和數據特點靈活(huo)運用評估(gu)指標(biao)和方法(fa)，以獲得(de)最佳的(de)評估(gu)效(xiao)果(guo)，從而推動機(ji)器(qi)學(xue)習技術(shu)在(zai)各個領域的(de)有(you)效(xiao)應用。
