模型评估
在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数\(f_\theta(x)\)，然后根据训练数据求出了函数的参数\(\theta\)。
如何预测函数\(f_\theta(x)\)的精度？看它能否很好的拟合训练数据？
我们需要能够定量的表示机器学习模型的精度，这就是模型的评估。
交叉验证
回归问题的验证
把获取的全部训练数据分成两份：一份用于测试，一份用于训练。前者来评估模型。一般3：7或者2：8这种训练数据更多的比例。
如图点击量预测的回归问题
\(f_\theta(x)\)是二次函数拟合效果更好，但考虑测试数据的话，二次函数完全不行。
对于回归，只要在训练好的模型上计算测试数据的误差的平方，再取其平均值即可，假设训练数据有\(n\)个，可以这样计算。
\[\frac1n\sum\limits_{i=1}^n(y^{(i)}-f_\theta(x^{(i)}))^2 \]对于点击量的回归问题，\(y^{(i)}\)就是点击量，\(x^{(i)}\)就是广告费。
这个值被称为均方误差或者MSE(Mean Square Error)
这个误差越小，精度就越高，模型就越好。
分类问题的验证
数据这样分配
\(\theta^Tx\)是一次函数
若\(\theta^Tx\)更复杂，可能会这样紧贴着训练数据进行分类。
我们是根据图像为横向的概率来分类，分类是否成功就会有下面 4 种情况。
可以这样计算分类的精度
\(Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN}\)
它表示的是在整个数据集中，被正确分类的数据\(TP\)和\(TN\)所占的比例。
精确率和召回率
有时候只看\(Accuracy\)会出问题
如果数据量极其不平衡
模型把全部数据分类为 Negative,不是好模型，但精度会很高。
所以我们加入别的指标
精确率
\(Precision=\frac{TP}{TP+FP}\)
这个指标只关注 TP 和 FP。根据表达式来看，它的含义是在被分类为 Positive 的数据中，实际就是 Positive 的数据所占的比例
召回率
\(Recall=\frac{TP}{TP+FN}\)
这个指标只关注 TP 和 FN。根据表达式来看，它的含义是在 Positive 数据中，实际被分类为 Positive 的数据所占的比例
基于这两个指标来考虑精度比较好。
但是一个高一个低就不好评估，为此出现判定综合性能的指标F值。
\(Fmeasure=\frac{2}{\frac{1}{Precision}+\frac1{Recall}}\)
变形后
\(Fmeasure=\frac{2\cdot Precision\cdot Recall}{Precision+Recall}\)
F值称为F1值更准确
还有带权重的F值指标
\(WeightedFmeasure=\frac{(1+\beta^2)\cdot Precision\cdot Recall}{\beta^2\cdot Precision+Recall}\)
之前的精确率和召回率是以\(TP\)为主进行计算的，也可以以TN为主。
\(Precision=\frac{TN}{TN+FN}\)
\(Recall=\frac{TN}{TN+FP}\)
把全部训练数据分为测试数据和训练数据的做法称为交叉验证
交叉验证中，尤为有名的是K折交叉验证
- 把全部训练数据分为 \(K\) 份
- 将 \(K − 1\) 份数据用作训练数据，剩下的 1 份用作测试数据
- 每次更换训练数据和测试数据，重复进行 \(K\) 次交叉验证
- 最后计算 \(K\) 个精度的平均值，把它作为最终的精度
假设进行4折交叉验证，那么就会如图这样测试精度。
全部训练数据的量很大，不切实际增大\(K\)值会非常耗时，要确定一个合适的\(K\)值。
正则化
过拟合
只能拟合训练数据的状态被称为过拟合
有几种方法可以避免过拟合
- 增加全部训练数据的数量
- 使用简单的模型
- 正则化
正则化的方法
对于回归问题
\(E(\theta)=\frac12\sum\limits_{i=1}^n(y^{(i)}-f_\theta(x^{(i)})^2\)
向这个目标函数增加一个正则化项
\(R(\theta)=\frac\lambda2\sum\limits_{j=1}^m\theta_j^2\) (\(m\)是参数的个数)
一般不对\(\theta_0\)应用正则化，假如预测函数的表达式为\(f_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2\)，\(m=2\)意味着正则化的对象参数为\(\theta_1\)和\(\theta_2\)。\(\theta_0\)这种只有参数的项为偏置项，一般不对它进行正则化。
\(\lambda\)是决定正则化项影响程度的正的常数。
\(C(\theta)=\frac12\sum\limits_{i=1}^n(y^{(i)}-f_\theta(x^{(i)})^2\)
\(R(\theta)=\frac\lambda2\sum\limits_{j=1}^m\theta_j^2\)
这正是通过减小不需要的参数的影响，将复杂模型替换为简单模型来防止过拟合的方式。
为了防止参数的影响过大，在训练时要对参数施加一些惩罚。
\(\lambda\)是控制正则化惩罚的强度。
\(\lambda=0\)，相当于不使用正则化。
\(\lambda\)越大，正则化的惩罚就越严厉。
分类的正则化
\(logL(\theta)=\sum\limits_{i=1}^n(y^{(i)}logf_\theta(x^{i}) +({1-y^{(i)}})log(1-f_\theta(x^{(i)})))\)
分类也是在这个目标函数中增加正则化项就行了。
\(logL(\theta)=-\sum\limits_{i=1}^n(y^{(i)}logf_\theta(x^{i}) +({1-y^{(i)}})log(1-f_\theta(x^{(i)})))+\frac\lambda2\sum\limits_{j=1}^m\theta_j^2\)
对数似然函数本来以最大化为目标，加负号使其变为和回归的目标函数一样的最小化问题，像处理回归一样处理它，只要加上正则化项就可以了。
包含正则化项的表达式的微分
\(E(\theta)=C(\theta)+R(\theta)\)
各部分进行偏微分
\[\frac{\partial E(\theta)}{\partial\theta_j}= \frac{\partial C(\theta)}{\partial\theta_j}+ \frac{\partial R(\theta)}{\partial\theta_j} \]\(\frac{\partial C(\theta)}{\partial\theta_j}=\sum\limits_{i=1}^n(f_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}\)
\(\frac{\partial R(\theta)}{\partial\theta_j}=\lambda\theta_j\)
\(\frac{\partial E(\theta)}{\partial\theta_j}=\sum\limits_{i=1}^n(f_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}+\lambda\theta_j\)
得参数更新表达式
\(\theta_j:=\theta_j-\eta(\sum\limits_{i=1}^n(f_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}+\lambda\theta_j)\) \((j>0)\)
这种方法叫L2正则化
还有L1正则化，它的正则化项\(R\)是
\(R(\theta)=\lambda\sum\limits_{i=1}^m|\theta_i|\)
L1 正则化的特征是被判定为不需要的参数会变为 0，从而减少变量个数。而 L2 正则化不会把参数变为 0。二次式变为一次式的例子，用 L1 正则化就真的可以实现了。
L2 正则化会抑制参数，使变量的影响不会过大，而 L1 会直接去除不要的变量。
学习曲线
欠拟合：模型性能很差，没有拟合训练数据的状态
区分过拟合与欠拟合
两种精度都是很差，如何辨别？
随着数据量的增加，使用训练数据时的精度一直很高，而使用测试数据时的精度一直没有上升到它的水准。只对训练数据拟合得较好，这就是过拟合的特征。
这也叫作高方差。
欠拟合的图像如下
这是一种即使增加数据的数量，无论是使用训练数据还是测试数据，精度也都会很差的状态。
像这样展示了数据数量和精度的图称为学习曲线
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