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模型选择_模型选型的依据是什么

作者：Li_阴宅 | 2024-07-31 13:08:04

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模型选型的依据是什么

文章目录

1.引言

1.1模型

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1.2 机器学习

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2.模型选择的相关定理和原则

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2.1没有免费的午餐定理（No Free Lunch，NFL）

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2.2 丑小鸭定理（Ugly Ducking）

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2.3 Occam剃刀原理（Occam’s Razor）

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2.4 最小描述长度原理（Minimum Description Length,MDL）

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3.模型选择的评价标准

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3.1 统计检验方法

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3.2 操作接收者特征曲线ROC

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假设正类预测为正类数为TP
负类预测为负类TN
真阳性率=准确率=TP/TP+负类预测为正类
假阳性率=TN/TN+正类预测为负类

3.2 模型复杂度

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4.分类器设计中的重采样技术

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4.1 刀切法（Jackknife）-1949年Quenouille提出

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4.2 自助法（Bootstrap）

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4.3 保持方法（Holdout）

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4.4 交叉验证（cross-validation）

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5. 分类器集成概述

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5.1 集成学习的有效条件

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5.2集成学习的常用技术手段

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5.3 分类器集成算法分类

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6.Stacked Generalization（层叠泛化）

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7.Bagging（装袋）

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8.随机子空间

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9. Adaboost

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9.1 发展历程

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9.2 处理分类问题的思想

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9.3 Adaboost算法

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有点像softmax。

9.4 Adaboost例子

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9.5 理论解释

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