机器学习的设计_机器学习 课程设计

1. 如何构建一个机器学习算法

     构建一个学习算法的推荐方法为： 
     1).  从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法 ;
     2).  绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择 ;
     3).  进行误差分析：人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的实例，看看这些实例是否有某种系统化的趋势 .

2. 机器学习的数据

     1）机器学习的数据量可以根据‘应用机器学习的建议’中数据量的确定方式进行确定；

     2）数据量越大越好：也许给许多不同的算法（性能好和性能不好）大量数据后，不同的算法性能几乎都一样，因此，引起了一种在机器学习中的普遍共识："取得成功的人不是拥有最好算法的人，而是拥有最多数据的人"。 

3.模型偏差的度量

    （1）回归模型的度量

             回归模型常用的度量指标为‘准确率’和‘均方根误差’。

    （2）分类模型的度量

           A.  分类模型常用的度量指标为‘查准率’和‘查全率’。

              1） 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真 
              2） 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假 
              3） 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假 
              4） 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真

             查准率(Precision)=TP/（TP+FP）例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高          越好。

             查全率(Recall)=TP/（TP+FN）例，在所有实际上有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越            好。 

          B.  ‘查准率’和‘查全率’的平衡

                这两个指标应该根据实际业务场景进行确定，例如：

                如果我们希望只在非常确信的情况下预测为真（肿瘤为恶性），即我们希望更高的查准
           率，我们可以使用比 0.5 更大的阀值，如 0.7，0.9。这样做我们会减少错误预测病人为恶性
           肿瘤的情况，同时却会增加未能成功预测肿瘤为恶性的情况。 
               如果我们希望提高查全率，尽可能地让所有有可能是恶性肿瘤的病人都得到进一步地检
           查、诊断，我们可以使用比 0.5 更小的阀值，如 0.3。 

               我们希望有一个帮助我们选择这个阀值的方法。一种方法是计算 F1 值（F1 Score），其
           计算公式为： 

                                 
           我们选择使得 F1 值最高的阀值。