《AL性能介绍》课件

《性能介绍》课AL PPT件性能介绍AL机器学习中的主动学习（）是一种能够提高学习效率的技Active Learning术本课件将介绍的简介、性能评价指标、算法分类、常用算法、影响因AL素、实验验证以及未来发展方向简介

1.什么是？的作用与意义的应用领域AL AL AL（主动学可以减少整个学习过程中在文本分类、图像识别、Active LearningALAL习）是一种机器学习技术，所需的标记样本数量，并提语音识别等领域都有广泛应可通过主动选择待标记的样高模型的泛化能力用本来提高学习性能性能的评价指标

2.AL精确度召回率准确率123分类器在所有预测样本中分类器对所有实际正样本分类器在所有预测样本中正确分类的比例正确预测的比例正确预测的比例值曲线4F15ROC精确度和召回率的调和平均值，用于综合评以假阳率为横轴、真阳率为纵轴绘制的曲线，价分类器的性能用于评估分类器的性能算法分类

3.AL基于概率基于不确定度基于奖励基于多样性根据样本的预测概率根据分类器的预测不根据样本对模型的贡选择与已标记样本差选择待标记样本，如确定度来选择待标记献来选择待标记样本，异大的待标记样本，最大预测概率、最小样本，如分类器输出如期望模型改变、样以提高模型的表示能预测概率等的熵值、样本距离决本合一度等力和鲁棒性策边界的距离等常用的算法

4.AL1Uncertainty Sampling根据样本的预测概率不确定度来选择待标记样本，比如选择预测概率最大或最小的样本2Query-by-Committee通过构建多个分类器委员会，根据样本在分类器之间的不一致程度选择待标记样本3Expected ModelChange根据样本对模型的期望改变来选择待标记样本，以最大化模型的改进效果4Entropy-based ActiveLearning根据样本的分类熵值选择待标记样本，以找到对模型最具挑战性的样本性能的影响因素

5.AL选取的数据集初始数据集与标签数算法的选择123AL量数据集的规模、类别分布不同的算法对数据集的AL和特征构成会影响的性初始数据集的质量和标签性能影响不同，需要选择AL能数量将影响算法的初始适合的算法AL表现人工标注的质量数据预处理45标注样本的质量将影响算法的效果和提高数据预处理步骤，如特征选择和预处理方法AL学习性能的能力的选择，会影响算法的性能AL性能的实验验证

6.AL实验设计1针对具体的应用场景，设计合理的实验方案，包括划分数据集、算法选择等实验结果分析2对实验结果进行统计分析，评估不同算法的性能优劣算法优化和改进3根据实验结果，对算法进行优化和改进，提升学习性能AL总结

7.对机器学习的意义AL可以大大减少人工标注的工作量，加速机器学习的发展AL的未来发展方向AL在领域扩展、算法改进和实际应用中仍有许多发展的空间AL在实际应用中的价值AL的性能和效果直接影响到实际应用的质量和效率AL。