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贵阳达内培训机器学习模型选择都有哪些注意事项

发布：贵阳达内培训
来源：互联网
时间：2021-09-06 10:20

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在通过自学或者参加达内培训来学习人工智能相关技术知识，下面我们就一起来了解一下，机器学习模型选择都有哪些注意事项。

贵阳达内培训机器学习模型选择都有哪些注意事项

1.性能

模型结果的质量是选择模型时应考虑的基本因素。优先选择能够使性能大化的算法。取决于问题，不同的度量标准可能对分析模型的结果有所帮助。举例来说，流行的度量有正确率、准确率、查全率和F1分数。

切记，并非每一个度量都适用于所有的情况。例如，在处理不平衡的数据集时，正确率是不适当的。在我们准备开始模型选择过程之前，选择一种良好的度量(或一组指标)来评估模型性能是一项至关重要的任务。

2.可解释性

很多情况下，对模型结果的解释是至关重要的。遗憾的是，很多算法就像黑盒子一样工作，无论结果如何，都很难解释。在这些情况下，缺乏可解释性可能是成功或失败的决定性条件。

如果存在可解释性问题，线性回归和决策树是很好的选择。神经网络则不然。选择好的候选者之前，一定要知道每种模型的结果是否易于解释。有意思的是，可解释性和复杂性通常存在于两个极端，所以接下来我们来看看复杂性。

3.复杂性

一种复杂的模型在数据中可能会发现更多有趣的模式，但是，这会使维护和解释更加困难。

这里有一些不严谨的概括，需要记住：

复杂性越高，性能就越好，但是成本也越高。

复杂性与可解释性成反比。模型越复杂，解释结果就越困难。

抛开可解释性不谈，构建和维护模型的成本是项目成功的关键因素。复杂的设置会对模型的整个生命周期产生更大的影响。

4.数据集大小

可用的训练数据量是选择模型时要考虑的主要因素之一。

神经网络在处理和合成大量数据方面确实很出色。KNN(K-NearestNeighbors，K-近邻)模型更好，示例也更少。除了可用的数据量外，还有一个重要的考虑因素是，为了获得好的结果，你真正需要多少数据。有时候，你可以通过100个训练例子来建立一个很好的解决方案;有时候，你需要100000个例子。

利用这些与你的问题和数据量有关的信息，选择一个模型来处理它。

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