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文本内容:
《数据挖掘模型评估》ppt课件•数据挖掘模型评估概述•数据预处理目录•模型训练与优化•模型评估指标•模型评估实践•模型评估常见问题与解决方案01数据挖掘模型评估概述评估的目的和意义确保模型的有效性改进模型性能提高模型的可信度通过评估,可以验证模型的预测通过评估,可以发现模型存在的经过评估的模型更能获得用户和能力和准确性,确保其在实际应问题和不足,为进一步优化和改决策者的信任,提高其在实际应用中的有效性进模型提供依据用中的接受度和使用率评估的流程和方法模型部署评估实施将训练好的模型部署到测试环根据评估指标,对模型的预测境中,确保其能够正常运行和结果进行分析和比较,得出评提供预测结果估结论数据准备评估指标结果反馈选择适当的测试数据集,确保选择适当的评估指标,如准确将评估结果反馈给模型开发者其与训练数据集的相似性和代率、召回率、F1值等,用于衡或决策者,为其提供改进和优表性量模型的预测能力和性能化模型的建议和依据02数据预处理数据清洗缺失值处理对于缺失的数据,可以采用填充缺失值、删除含有缺失值的记录或使用插值等方法进行处理异常值检测与处理通过统计方法或可视化手段检测异常值,并根据实际情况决定是否删除或修正数据转换特征工程通过特征选择、特征构造、特征转换等方式,将原始特征转换为更有利于模型学习的特征数据离散化将连续型数据转换为离散型数据,便于分类或聚类模型的训练数据归一化最小-最大归一化将数据变换到[0,1]范围内,使数据具有相同的尺度Z-score归一化将数据转换为标准正态分布,即均值为0,标准差为103模型训练与优化模型选择决策树模型神经网络模型0103适用于分类问题,易于理适用于复杂非线性问题,解和解释,但可能过拟合精度高,但参数多且调优复杂02朴素贝叶斯模型K-最近邻模型04基于概率的分类方法,对简单且易于实现,但计算特征独立性假设要求较高量大参数调整学习率迭代次数正则化参数隐藏层数及节点数控制模型学习速度,值过决定模型训练次数,过多用于防止模型过拟合,值适用于神经网络,影响模大可能导致模型不稳定,可能导致过拟合,过少可越大对模型的约束越强型复杂度和拟合能力值过小可能导致训练速度能欠拟合慢模型验证交叉验证留出验证时间序列预测多任务学习将数据集分成多个子集,将数据集分为训练集和测适用于预测未来趋势或行同时解决多个相关任务,用其中一部分训练,其余试集,用训练集训练模型,为,需考虑时间序列数据以提高模型泛化能力部分测试测试集评估模型的特性04模型评估指标准确率总结词衡量模型整体预测准确性的指标详细描述准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例,是评估模型预测能力的基本指标准确率越高,说明模型预测的准确性越好召回率总结词衡量模型查全率的指标详细描述召回率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例,反映的是模型捕捉到所有正例的能力召回率越高,说明模型捕捉到所有正例的能力越强F1值总结词综合评估模型准确率和召回率的指标详细描述F1值是准确率和召回率的调和平均数,用于平衡准确率和召回率之间的差异F1值越高,说明模型的预测性能越好AUC-ROC曲线总结词详细描述衡量模型排序能力的指标AUC-ROC曲线是以假正率(FPR)为横轴,真正率(TPR)为纵轴绘制的曲线,VS AUC值是曲线下面积AUC值越接近1,说明模型的排序能力越强05模型评估实践评估案例一分类模型评估总结词详细描述准确度、召回率、F1分数对于分类模型,常用的评估指标包括准确度、召回率和F1分数准确度是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例;召回率是指模型预测为正的样本中真正为正的样本数占所有真正为正的样本数的比例;F1分数是准确度和召回率的调和平均数,用于综合考虑模型的预测性能评估案例二聚类模型评估要点一要点二总结词详细描述轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数轮廓系数是一种衡量聚类效果的指标,其值越接近1表示聚类效果越好Davies-Bouldin指数则是衡量聚类内部的紧凑度和聚类间的分离度的一种指标,值越小表示聚类效果越好Calinski-Harabasz指数则是基于数据点间距离和方差的一种聚类评估指标,值越大表示聚类效果越好评估案例三关联规则挖掘模型评估总结词详细描述支持度、置信度、提升度对于关联规则挖掘模型,常用的评估指标包括支持度、置信度和提升度支持度是指关联规则中物品同时出现的概率;置信度是指基于关联规则预测结果正确的概率;提升度则是衡量关联规则是否具有预测性的指标,其值大于1表示规则具有预测性,值小于1则表示规则不具有预测性模型评估常见问题与解决方06案过拟合问题01模型在训练数据上表现优秀,但在测试数据上表现较差02模型过于复杂,对训练数据进行了过度拟合,导致丧失了对新数据的泛化能力03解决方案采用简化模型、增加训练数据、使用正则化等方法来降低过拟合欠拟合问题模型在训练数据上表现较差,无法充分学习和捕01捉数据的内在规律模型过于简单,无法充分拟合训练数据,导致泛02化能力不足02解决方案增加特征、使用更复杂的模型、调整模型参数等方法来提高模型的拟合能力数据不平衡问题训练数据中各类别的样本数量差异较大,导致模型对多数类别的预测能力较强,对少数类别的预测能力较弱数据不平衡会导致模型的分类精度和召回率等指标受到影响解决方案采用过采样少数类别、欠采样多数类别、使用合成数据等方法来平衡数据分布多重共线性问题多个特征之间存在高度线性相关关系,导致模型无法01准确区分每个特征对目标变量的贡献度多重共线性会导致模型的系数不稳定,影响模型的预02测精度和可解释性解决方案去除高度相关的特征、使用特征选择方法、03使用集成学习等方法来处理多重共线性问题THANKS感谢观看。