在本文的这一部分中，我将讨论只使用一个验证集的缺点。除此之外，我们还会谈到如何解决这些缺点以及如何调优模型超参数以提高性能。就让我们一探究竟吧。...为了理解为什么交叉验证得到的分数与第2部分中简单的训练和验证不同，我们需要仔细看看模型在每个折叠上是如何执行的。上面的cv_compare()函数返回每个折叠中每个不同模型的所有分数的列表。...现在我们知道了交叉验证是什么以及它为什么重要，让我们看看是否可以通过调优超参数从我们的模型中获得更多。 超参数调优 模型参数是在模型训练时学习的，不能任意设置。...让我们看看随机网格搜索交叉验证是如何使用的。 随机森林的超参数整定 使用先前创建的网格，我们可以为我们的随机森林回归器找到最佳的超参数。因为数据集相对较小，我将使用3折的CV并运行200个随机组合。...现在我们已经获得了最佳的超参数(至少在交叉验证方面)，我们终于可以在测试数据上评估我们的模型了，我们就可以根据我们从一开始就持有的测试数据来评估我们的模型了！
xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。...但是一旦交叉验证进入方程式，这个概念似乎被忘记了。实际上，人们经常使用交叉验证来优化超参数，然后使用交叉验证对模型进行评分。在这种情况下，发生了数据泄漏，我们的结果将会（即使只是稍微）过于乐观。...嵌套交叉验证是我们的解决方案。它涉及在我们正常的交叉验证方案（这里称为“外循环”）中取出每个训练折叠，并使用训练数据中的另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。...这意味着我们在训练数据上优化超参数，然后仍然可以获得有关优化模型在未见数据上表现如何的更少偏差的想法。 这个概念可能有点难以理解，但对于希望了解更多细节的人，我在上面链接的文章中进行了解释。...无论如何，在我们的初始for循环之外，我们将建立参数空间： 我们随后对原始代码进行以下更改： CV现在将变为cv_outer，因为我们现在有两个交叉验证，我们需要适当地引用每个交叉验证 在我们的for循环中
treow <- workflow() 超参数调优 我们将对决策树超参数进行网格搜索，并在交叉验证期间根据 ROC 曲线下的面积选择性能最佳的模型。...在我们的 KNN 示例中，此函数将模型对象或工作流作为第一个参数，将交叉验证折叠作为第二个参数，将调整网格数据框作为第三个参数。...从下面的结果中，我们看到对于我们网格中的每个超参数组合。 下面 mean 结果中的列表示获得的性能指标的平均值。...随机森林采用决策树并在预测准确性方面构建更强大的模型。支持该算法的主要机制是对训练数据进行重复采样（替换）以生成一系列决策树模型。然后对这些模型进行平均以获得预测空间中给定值的单个预测。...f_orkflw % 超参数调优 随机网格搜索 我们将对随机森林超参数进行网格搜索，并在交叉验证期间根据 ROC 曲线下的面积选择性能最佳的模型。
必须在每个折叠的训练数据集中分别执行超参数调整过程（即嵌套交叉验证；图5），这有可能导致不同的折叠选择不同的超参数。...以这种方式选择超参数后（即训练数据中的超参数调整），您将在对整个训练集进行算法训练时使用这些值，然后最终评估其对测试数据的预测性能。 ? 图5.带有超参数调整的新k倍交叉验证。...为了执行超参数调整，可以将训练数据进一步分为多个“子折叠”，其中包括子训练和验证数据集。在这些“子折叠”的每个子折叠中，对每个超参数集的算法进行训练，然后对验证数据进行测试。...一旦在每个“子折叠”中测试了每种独特的超参数组合，就将选择在整个验证数据集中（在训练数据内）具有最佳性能的超参数集。然后，将所选的超参数集用于对该折的整个训练数据集上训练算法。...如果对此数据执行特征选择或超参数调整，则每个折叠中的训练数据必须分为子训练和验证子折叠（即嵌套交叉验证；图5）。
另外的一种策略是重新使用测试数据集来对模型进行评估，这需要创建第三个数据集，即所谓的验证数据集。 交叉验证 交叉验证是评估特征选择，降维，以及学习算法的不同组合的最有用的技术之一。...交叉验证有许多种，最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中，原始训练数据集被分成k个不同的子集（即所谓的“折叠”），其中，1个折叠被保留作为测试集，而另外的K-1个折叠被用于训练模型。...在此决策区域的基础上，新的观测结果可被分为三个不同的花种之一：R1 → Virginica , R2 → Versicolor , and R3 → Setosa . ? 学习算法和超参数调整 ?...一种常用的超参数优化方法是网格搜索。通常情况下，网格搜索是通过对候选参数进行穷举搜索（相对于随机参数优化）而实现的。当模型的所有参数组合都被评估之后，最佳组合将被保留下来。...在一个典型的监督学习的工作流程中，为了能够选出一个具有满意性能的模型，我们将会评估特征子空间、学习算法和超参数的各种不同的组合。正如前面提到的，交叉验证法是一种好的方法，可以避免过拟合我们的训练数据。
过度拟合导致分类器在训练的时候表现良好，但是泛化能力一般。这样会使得在新的模式上面得出的预测误差值相当高。因此，在模型的创建中使用一些像交叉验证这样的技术，就能够提高分类性能。...另外的一种策略是重新使用测试数据集来对模型进行评估，这需要创建第三个数据集，即所谓的验证数据集。 交叉验证 交叉验证是评估特征选择，降维，以及学习算法的不同组合的最有用的技术之一。...交叉验证有许多种，最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中，原始训练数据集被分成k个不同的子集（即所谓的“折叠”），其中，1个折叠被保留作为测试集，而另外的K-1个折叠被用于训练模型。...在此决策区域的基础上，新的观测结果可被分为三个不同的花种之一：R1 → Virginica , R2 → Versicolor , and R3 → Setosa . ? 学习算法和超参数调整 ?...一种常用的超参数优化方法是网格搜索。通常情况下，网格搜索是通过对候选参数进行穷举搜索（相对于随机参数优化）而实现的。当模型的所有参数组合都被评估之后，最佳组合将被保留下来。
在测试集上评估最佳模型 7. 解释模型结果 8. 总结分析 通过完成所有流程，我们将看到每个步骤之间是怎么联系起来的，以及如何在Python中专门实现每个部分。...在k份子样本中，保留一个子样本作为测试模型的验证集，剩下的k-1子样本用作模型训练。重复进行k次（the folds）交叉验证过程，每一个子样本都作为验证数据被使用一次。...K = 5的K-fold交叉验证过程如下所示： 使用随机搜索与交叉验证验证选择最优超参数组合的步骤为： 1. 设置一个超参数的网格（grid）用于评估 2. 随机抽样一组超参数 3....对于本项目，我们将保持原先选择的超参数组合，不再对estimators（决策树）的数量进行调整。有兴趣可以再多去尝试一下。...结论 在本篇文章中，我们介绍了机器学习工作流程中的以下几个步骤： 使用随机网格搜索和交叉验证进行超参数调整 在测试集上评估最佳模型 本次工作的结果表明，机器学习适用于本次任务-使用能源数据建立一个模型，
更好的选择：通过设置默认值来替换缺失值来替换NaN，在后面或前面填充数据集，插入或推断这个值等方法。 我们还可以使用模型并使用训练数据集对其进行训练，以便它可以返回适当的值来填充缺失值。...一旦尝试了所有的方法，我们应该关注调整我们的机器学习模型。 调整机器学习模型就像旋转电视开关和旋钮，直到你获得更清晰的信号 该图说明了参数如何相互依赖。...交叉验证 有两种常见的交叉验证方法 Holdout交叉验证 这不是一种明智的机器学习实践，它训练在同一数据集上训练你的模型并对其准确性进行评分。...第5步：使用验证曲线诊断最佳参数值 一旦准确的预测分数被建立，找出你的模型所需的所有参数。然后，你可以使用验证曲线来探索其值如何提高预测模型的准确性。...Sci-kitlearn提供验证曲线模块： 第6步：使用网格搜索进行优化超参数组合 一旦我们检索到单个模型参数的最佳值，我们就可以使用网格搜索来获得模型的超参数值的组合，从而为我们提供最高的精度 网格搜索评估参数值的所有可能组合
例如，您使用训练集来查找线性回归、逻辑回归或神经网络的最佳权重或系数。 验证集用于在超参数调整期间进行无偏模型评估。...例如，当您想找到神经网络中的最佳神经元数量或支持向量机的最佳内核时，您可以尝试不同的值。对于每个考虑的超参数设置，您将模型与训练集进行拟合，并使用验证集评估其性能。...需要测试集来对最终模型进行无偏见的评估。您不应将其用于拟合或验证。 在不太复杂的情况下，当您不必调整超参数时，可以只使用训练集和测试集。...其他验证功能 该软件包sklearn.model_selection提供了许多与模型选择和验证相关的功能，包括： 交叉验证 学习曲线 超参数调优 交叉验证是一组技术，它结合了预测性能的度量以获得更准确的模型估计...您可以使用learning_curve()获取此依赖项，它可以帮助您找到训练集的最佳大小、选择超参数、比较模型等。 超参数调整，也称为超参数优化，是确定用于定义机器学习模型的最佳超参数集的过程。
比较算法 现场运行测试工具后，您可以轻松查看哪些工具最适合您的数据。始终获得高分的算法应该是您的目标。然后，您可以选择最好的，并对其进行进一步调整以提高其性能。...5.提高准确性 拥有性能最佳的算法之后，可以调整它们的参数和超参数以提供最好的结果。也可以连接多种算法。 算法调整 维基百科指出“超参数调整是为机器学习算法选择一组最佳超参数”。...超参数是无法学习的参数，必须在运行算法之前进行设置。超参数的一些例子包括逻辑回归的损失，随机梯度下降的损失以及SVM的核。 这些参数可以在数组中传递，并且算法可以递归运行，直到找到完美的超参数。...另一方面，Boosting通过适应性学习的方式组合了一组弱学习方式：集合中的每个模型都得到了拟合，从而更加重视数据集中实例中序列中先前模型存在较大错误的实例。...6.完成模型 验证数据集的预测 当您获得具有最佳超参数和合奏的最佳性能模型时，可以在未知的测试数据集上对其进行验证。
xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）是如何进行预测的，从而实现了预测准确性和可解释性的最佳结合。...本教程将向你展示如何获得多次交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿房价数据集，并选择强大但不可解释的随机森林算法。...该数据帧将每个交叉验证重复作为一行，每个X变量作为一列。现在，我们使用适当的函数并使用axis = 1来对每列进行平均、标准差、最小值和最大值的计算。然后将每个值转换为数据帧。...嵌套交叉验证是我们应对这个问题的解决方案。它涉及采用我们正常的交叉验证方案中的每个训练折叠（这里称为“外循环”），通过在每个折叠的训练数据上使用另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。...无论如何，这段代码并不难，通过阅读它可能有助于理解。事实上，我们在上面的过程中已经准备好了大部分代码，只需要进行小的调整。让我们看看它是如何运作的。
本文将介绍如何利用机器学习与医疗数据来预测个人患糖尿病的算法，在此过程中，我们还会学习如何进行数据准备、数据清洗、特征选择、模型选择盒模型计算。...训练/测试数据划分 K折叠交叉验证（K-Fold Cross Validation） 这里，我们将用“train_test_split”函数进行数据划分，“cross_val_score”函数进行K折叠交叉验证...K折叠交叉验证 对于个分类或回归问题，假设有多个可选的模型为。K-折叠交叉验证就是将训练集的1/k作为测试集，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均，最终选择平均率最小的模型Mi。 ?...步骤6：模型参数调整 采用默认参数，二元回归模型获得了较好的预测准确率。接下来，我们将对模型的参数进行调整，优化模型，从而获得更准确的模型。...本例采用的是GridSearchCV方法，该方法通过交叉验证对参数空间进行求解，寻找最佳的参数。 首先，导入GridSearchCV方法。
即建立一个模型，它不仅能很好地适用训练数据，而且能很好地描述验证数据集。实现这一点有很多方法，但使用更多数据进行训练是实现这一点的最佳途径之一。我们可以通过下图了解这一点： ?...在调整模型超参数时，我们的建议是可以使用更复杂的交叉验证方法，比如嵌套交叉验证 (nested cross validation) 。...嵌套交叉验证选择算法即是，外循环通过 k 折等进行参数优化，内循环使用交叉验证，从而对特定数据集进行模型选择。...在内循环中，我们将模型拟合到每个训练集来最大化模型得分，然后通过在外循环的验证集上选择超参数来得到最高分值。我们可以通过对不同交叉验证折叠中的测试得分求平均来估计样本外误差。...如果无论我们如何对患者数据进行分组，都可以得到相同的预测变量，那我们就可以相信我们的模型已经找到了真实的模式，而不是一种偶然的相关性。
作为解决方案，在这些情况下，可以使用基于重采样的技术，例如交叉验证。交叉验证通过将数据分成一组n个折叠来工作。...然后，不用于构建模型的第5组的20个点用于估计真实的预测误差。 在5倍交叉验证的情况下，您将最终得到5个误差估计，然后可以对其进行平均以获得真实预测误差的更强壮的估计。 ?...可以看出，交叉验证非常类似于留出法。在不同的地方，每个数据点都用于训练模型和测试模型，但从不同时使用。在数据有限的情况下，交叉验证优于留出集，因为每次折叠中必须留出的数据少于纯保留方法中所需的数据。...要考虑的另一个因素是随着折叠次数增加导致计算时间的增加。对于每一个折叠，你必须训练一个新的模型，所以如果这个过程很慢，可能需要谨慎的使用。似乎在实践中，5倍或10倍交叉验证通常是有效的折叠尺寸。...R2 信息论技术 留出样品 交叉验证和重采样方法 建模者必须做出的一个基本选择是他们是否想依靠理论和参数假设来调整乐观参数。
最佳参数位于两者之间，需要由用户进行调整。 习题 使用R解决以下练习。...向下滑动查看结果▼ 7 预测模型的评估和超参数的调整 首先，我们将把我们的原始数据分成训练集和测试集来验证我们的模型。训练集将被用来训练模型和调整超参数，而测试集将被用来评估我们最终模型的样本外性能。...然而，我们仍然需要通过选择最佳的超参数（PC回归的PC数和lasso和山脊的γ数）来找到这些类别中的最佳模型。为此，我们将在训练集上使用k-fold交叉验证。...7.2 调整超参数 测试集只用于评估最终模型。为了实现这个最终模型，我们需要找到最佳的超参数，即对未见过的数据最能概括模型的超参数。我们可以通过在训练数据上使用k倍交叉验证（CVk）来估计这一点。...8 例子: PC回归的评估 我们从PC回归开始，使用k-fold交叉验证寻找使MSE最小的最佳PC数。然后，我们使用这个最优的PC数来训练最终模型，并在测试数据上对其进行评估。
在训练过程中还有一些额外的参数被称为超参数，比如学习率或新纪元数，这些参数应该被调整以使网络训练更好更快。...特别地，我们选择了k-fold交叉验证。当需要估计网络的某个超参数时，可以使用这种方法。在我们的例子中，超参数是最优的训练周期数，该验证方法将训练集划分为k个折叠。...对于每个折叠k(称为验证集)，网络只训练k以外的所有折叠(例如，最大的epoch数)。在每个历元之后，记录相应验证集的全局精度。然后，计算每个epoch数的平均验证集精度(跨越k折叠)。...表III显示了每个集合中矩阵的数量和分类，这个在测试集在训练过程中没有使用过。此外，将训练集划分为5个折叠，这种验证方法的目的是求出训练周期的最优数目。本程序适用于6个图像数据集和2个gpu。...E.预测精度及性能分析 接下来，对每个数据集和GPU的训练过的CNNs只使用测试集进行评估。
在整个研究过程中，我们使用带有5折交叉验证的岭回归、5%的特征选择和L2正则化参数的网格搜索来预测年龄、注意力问题和矩阵推理。...图1 本研究中使用的预测管道的总结1.1 无泄露管道的表现我们对4条无泄漏管道进行了评估，发现不同的分析选择导致了不同的预测性能(图2)，通过Pearson相关r和交叉验证R2(也称为q2)进行了评估。...关键方法对于主要分析，我们使用5折交叉验证训练了岭回归模型。对于HBN、HCPD和PNC，采用5个嵌套折进行超参数选择，而在ABCD中仅采用2个嵌套折进行超参数选择，以减少计算时间。...在折叠内，选择与表型变量最显著相关的前5%特征。进一步，我们对L2正则化参数α进行网格搜索，所选模型为嵌套折痕中Pearson相关值r最高的模型。...此外，我们进行了交叉验证协变量回归，在交叉验证方案中，我们从功能连接数据中回归了几个协变量。首先从训练数据中回归协变量，然后应用这些参数从测试数据中回归协变量。
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