机器学习关键步骤（四）

机器学习有四个关键步骤。

(1) 数据准备，理和准备待分析的数据。

(2) 算法选择，根据需求挑选算法为数据建立模型。

(3) 参数调优，优化模型结果。

(4) 模型评估，根据准确度评价模型选出最好的。

4　评价模型

建好模型之后，必须对它进行评价。经常会使用一些评价指标来比较模型的预测准确度。对于如何定义和惩罚不同类型的预测误差，不同的评价指标各不相同。

接下来，将探讨 3 种常用的评价指标：预测准确率、混淆矩阵和均方根误差。根据学习目标的要求，有时甚至会设计新的评价指标，以便针对特定类型的误差进行惩罚和规避。

4.1　分类指标

关于预测准确率，最简单的定义就是正确的预测所占的比例。回到表的例子，对买鱼与否的预测准确率，可以这样表述：在预测某位顾客是否买鱼时，模型在 90% 的时间里都是对的。虽然预测准确率这个指标很容易理解，但无法通过它得知预测误差是如何产生的。

混淆矩阵可以进一步了解预测模型的优缺点。

从表可知，虽然模型的总体分类准确率是 90%，但相比于对顾客买鱼的预测，它对不买鱼的预测更准确。此外，假正类型和假负类型的预测错误一样多，分别有 5 个错误。

表混淆矩阵揭示了模型在预测买鱼与否时的准确度

在某些情况下，分辨预测错误的类型至关重要。以地震预测为例，假负类型的错误（即预测不会发生地震，实际上却发生了）所付出的代价要远高于假正类型的错误（即预测会发生地震，实际上却未发生）。

4.2　回归指标

由于回归预测使用连续值，因此误差一般被量化成预测值和实际值之差，惩罚随误差大小而不同。均方根误差是一个常用的回归指标，尤其可用于避免较大的误差：因为每个误差都取了平方，所以大误差就被放大了。这使得均方根误差对异常值极其敏感，对这些值的惩罚力度也更大。

4.3　验证

指标并不能完整地体现模型的性能。过拟合模型在面对当前数据时表现良好，但是在面对新数据时可能表现得很糟糕。为了避免出现这种情况，必须使用合适的验证过程对模型进行评价。

验证是指评估模型对新数据的预测准确度。然而，在评估模型时，并不一定非要使用新数据，而是可以把当前的数据集划分成两部分：一部分是训练集，用来生成和调整预测模型；另一部分是测试集，用来充当新数据并评估模型的预测准确度。最好的模型，针对测试集所做的预测一定是最准确的。为了使验证过程行之有效，需要不带偏差地把数据点随机分派到训练集和测试集中。

然而，如果原始数据集很小，可能无法留出足够的数据来形成测试集，因为当用于训练模型的数据较少时，准确度无法得到保障。为了解决这个问题，有人提出了交叉验证这个方法：使用同一个数据集进行训练和测试。

交叉验证最大限度地利用了可用的数据，它把数据集划分成若干组，用来对模型进行反复测试。在单次迭代中，除了某一组以外，其他各组都被用来训练预测模型；然后，留下的那组被用来测试模型。这个过程重复进行，直到每一组都测试过模型，并且只测试过一次，如图所示。

图数据集的交叉验证过程。数据集被划分成 4 组，模型最终的预测准确度是 4 个结果的平均值

由于每次迭代用来做预测的数据各不相同，因此每次得到的预测结果都不同。综合考虑这些差异，就可以对模型的实际预测能力做出更为可靠的评估。对所有评估结果取平均值，即为预测准确度的最终评估值。

如果交叉验证结果表明模型的预测准确度较低，可以重新调整模型的参数或者重新处理数据。