ng机器学习视频笔记 ——机器学习系统调试(cv查准率与召回率等)

Posted 2020-10-23 lin_h

ng机器学习视频笔记（八）

——机器学习系统调试(cv、查准率与召回率等)

 （转载请附上本文链接——linhxx）

 

一、样本集使用方案

1、测试集

         为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率。测试集也有其对应的代价函数，其代价函数与对应的训练集的代价函数形式上一样，区别在于此处不加上正则化项，另外带入的数据是预留作为测试集的样本集的数据，这部分数据是没有参与训练的数据。

 

2、交叉验证集（cross validation set，简称CV）

为了验证假设函数h(x)中，x的次数是否过高或者过低，即验证是否存在欠拟合与过拟合的情况，会从训练集中，再预留一部分数据，作为交叉验证集。

和测试集的区别 ，在于测试集是不可用参与模型设计的全过程，仅仅用于测试。交叉验证集，是在训练模型的时候，每次从训练集中取一些数据，作为验证假设函数是否正确的数据。然后换几个不同的x的次数，再换一批数据作为验证数据。最终得到一个代价函数最小的值，此时的x的次数即为最好的。

 

 

3、代价函数计算公式

         实际上，公式和原始的公式没有很大区别，仅仅区别在于输入的数据不同。

 

 

 

二、高偏差和高方差

1、x的次数

         绘制图像，纵轴是代价函数的值，横向是x的次数。会发现，x次数较小时，交叉验证和训练数据的代价函数都很大，此时既高方差（过拟合）又高偏差（欠拟合），模型非常不好。

随着x的次数增大，两者一起降低。当降到某个值，x次数再增加时，训练数据的代价函数会略微降低，但交叉验证的代价函数会显著升高，逐渐出现过拟合。

 

 

         从上图也可以观察到，高偏差：cv和训练的代价函数都很大；高方差：cv的代价函数很大，训练的代价函数很小。

2、正则化对方差和偏差的影响

         考虑正则化的时候，仅仅在计算权重θ的时候使用正则化，而在计算训练代价函数、交叉验证代价函数和测试代价函数的时候，不加入正则化项。

 

 

         观察上面的代价函数，对于λ，值太小则等同于没有使用正则化，此时训练集会很准确，但是交叉集误差会很大，此时属于过拟合。

         当λ增大 ，交叉验证的代价函数逐渐降低，训练的代价函数逐渐升高。当超过某个值，交叉验证的代价函数也会开始升高，此时即开始欠拟合。

         极端情况下，λ值非常大，则此时除了θ0，其他的θ都会约等于0，h(x)变成一条直线，欠拟合。

 

 

         对于λ选取，通常可以先从0开始，然后0.01、0.02、0.04…逐渐2倍的增大，直到确定一个最优的值。

 

三、学习曲线

         学习曲线（learning curve），也是一个衡量是否过拟合、欠拟合的工具。学习曲线是一种图形。其横坐标是训练集的数量，纵坐标是代价函数的值。

1、正常情况

         在没有过拟合和欠拟合时，随着训练数量的增加，cv和训练集的代价函数逐渐一致，且保持在一个不会很高的值。

 

 

2、高偏差（欠拟合）

         高偏差情况下，即x的次数太低，此时很快就无法用假设函数来表达训练集了，而训练集的数量再增加也没有很大的意义。

         此时，学习曲线上，很快cv和训练集就几乎相等了，且保持在一个很高的代价函数上。训练集无论怎么增大，基本这两个代价函数都不会变了。

         因此，学习曲线中，cv和训练集都保持的很高，而且数据集增大不会缓解，就表示很有可能欠拟合了。

 

 3、高方差（过拟合）

         高方差情况下，在数据集不够大的情况下，cv很大，训练集很小，两者差距非常大。随着训练集无限增大，逐渐cv和训练集会接近，且代价函数都比较小。

         因此，训练集增大对于过拟合有改善意义。

 

 

四、参数调整策略

         当训练模型的误差很大时，先画出学习曲线，确定是过拟合还是欠拟合，接着：

         过拟合：增加数据集样本、减少特征数、增加正则化参数λ；

         欠拟合：减少特征数、增加x的次数、减小正则化参数λ。

         对于神经网络，隐藏层少的神经网络，容易欠拟合，但是计算机计算量小；隐藏层多的神经网络，如果训练集不够多，有可能过拟合，同时计算量大。但是对于神经网络，通常建议层数多一些，层数越多效果往往越好。

 

五、误差分析

         误差分析有三种方式：精确度（accuracy）、查准率（precision）、召回率（recall）。

1、精确度

         精确度很容易知道，即精确度=预测正确数量/总预测数量。这是衡量模型是否估算正确的一个常用方法。

         但是，在一个特殊情况下，精确度无法衡量模型的好坏。

         考虑一种称为偏差类（skewed class）的情况，假设最终结果只有y=0或1，现在需要根据x预测y是否是1。例如y=1表示中彩票，由于中彩票的概率很低，因此假设在未知x的前提下，y=0的概率是99.95%，y=1的概率是0.05%。

         现在，如果根据特征值x来预测y=1，精确度是99%，即存在1%的误差。对于这种情况下，这个1%的误差其实非常大，因为其本身发生的概率才0.05%。

         为了弥补这个情况，则引入查准率和召回率的概念。

2、正例与反例

         为了明确查准率和召回率，需要先说正例和反例的概念，一共有四个名词：真正例（true positive，简称TP）、真反例（true negative，TN）、假正例（false positive）、假反例（false negative）。

         真正例TP，表示的是实际上是1，而且预测结果也为1。

         真反例TN，表示的是实际上是0，而且预测结果也为0。

         假正例FP，表示的是实际上是0，而预测结果是1。

         假反例FN，表示的是实际上是1，而预测结果是0。

         可以理解为，带“真”字的，表示预测结果是对的，即预测结果就是实际结果；带“假”的是预测结果错误的，即真正的结果和预测结果相反。

2、查准率

         查准率，表示的是真正例占所有预测结果是正例的比例，即查准率=TP/(TP+FP)，其衡量的是算法的正确性。

3、召回率

         召回率，表示的是真正例占所有实际结果是正例的比例，即召回率=TP/(TP+FN)，其衡量的是算法找出正确结果的能力。其中FN是假反例，也即实际上是正例。

 

 

4、关系

         查准率和召回率关系如下图所示：

 

 

         当一个算法的查准率很高，通常召回率就较低；反之亦然。考虑到logistic回归算法中，目前采用的是h(x)>=0.5时，认为y=1。

         如果将值调整为h(x)>=0.9时，y=1。即系统非常“保守”，只有在h(x)非常接近1的时候才会认为y=1，当h(x)=0.899时，虽然其和1也很接近，而且非常大的概率结果也是1，但是模型评估其还是0。此时，系统的查准率（衡量结果正确度）非常高，但是其召回率会非常低（找出正确结果的能力）。

         同理，如果调整成h(x)>=0.1时，y=1。这时候的系统非常的“大胆”，只要有一丝的可能，其都认为结果是1，虽然0.1离1还差了10倍。此时查准率会非常低，但是召回率会非常高（基本把所有可能都囊括了，肯定找出正确结果的能力很高，但是这个系统是没用的系统）。

         当若干算法，在同一个样本下，有不同的查准率和召回率时，通常有一个标准来确定哪个算法最优：F1=2PR/(P+R)。F1越大的表示算法越优秀。

 

——written by linhxx

 

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