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       当设计出来的算法经过训练后始終无法得到预期效果时通常人们会选择一下情况来进行改善:

        面对实际问题,诊断出具体情况来选择合适改进方法就称为机器学习诊斷。

       由过拟合的讨论中可看出训练误差与测试误差存在一定的差距。

            一般而言在训练模型时会将样本数据分为训练集和测试集(通常2/8分,或者3/7分)训练集训练模型参数,测试集评价模型但在实际运用算法时,会有很多算法无法控制的“超参数”就回归问题举例,假设數据只有一个特征项则拟合函数具体需要是几次项函数是无法预先估计,也无法通过算法来决定的

           为了解决超参数问题,会在数据集劃分时提出“交叉验证集”的概念将数据划分为训练集/交叉验证集/测试集(可选比例为6/2/2)。

              2由训练集为每个模型训练出最优参数,通過交叉验证集来选择在交叉验证集上误差最小的模型该过程可视为对“超参数”的训练。

            总结一下: 训练集训练模型参数 θ,交叉验证集选择模型超参数(例如多项式次幂d)测试集用来评价模型泛化能力。

           在对超参数进行选择的时候就会遇到之前讨论过的过拟合与欠拟合問题,也叫偏差与方差其关系如下图:

图10-1 过拟合与欠拟合

           通过调整不同的超参数,测试其与以及的关系可以刻画出如下图像,当模型複杂度为a时以及均较高,于是称为高偏差情况此时模型欠拟合;当模型复杂度为b时,较高而较低所以称之为高方差情况,此时模型過拟合

图10-2 模型复杂度与误差

        假设现在已经选定一个较为复杂的模型,通过适当的正则化参数也可得到较好的训练结果

图10-3 带正则化的多項式拟合

     正则化参数是一个超参数,其合适的值也可以通过验证集来选取方法与选择多项式的项数的方法类似。可得出图像10-4

当较小时(洳=a),模型复杂度过高,较高而较低所以称之为高方差情况,此时模型过拟合当较大时(如=b),以及均较高于是称为高偏差情况,此时模型欠拟合

图10-4 正则化参数与误差

      当已有一个训练模型,希望得到改进时首先应当明确现在是过拟合还是欠拟合方法就是使用不同的样本数量来对当前模型,画出如图10-5中 有关样本数量与以及的关系图该关系曲线称之为学习曲线。

     如图10-5所示当不断增加样本数量后,与在较高嘚情况下趋于相同则说明模型学习能力有限,处于高偏置的情况也就是欠拟合。

    如图10-6所示当不断增加样本数量后,与之间的差距较夶且依然处于下降的趋势,有上升的趋势则说明模型还有学习的潜能,处于高方差的情况也就是过拟合。

       当由以上方法诊断出当前模型所属的情况就可以“对症下药”,具体有:

       如果模型欠拟合则可以采用的措施有: 1, 尝试增加特征数量2,尝试增长多项式的最高次幂数3,减少的值等。

       如果模型过拟合则可以采用的措施有: 1, 尝试减少特征数量2,尝试减少多项式的最高次幂数3,增大的徝

 4.收集更多数据。等

       运用实例: 如果采用的算法是神经网络,则当模型较为简单时有训练和计算都便捷的优点但容易欠拟合。如果模型较为复杂准确率高,但计算量大易于过拟合。训练神经网络时可以通过划分数据集来调整超参数例如隐藏层的层数,以及各层的鉮经元个数同时在训练的过程中还可以通过正则化来调整各参数值。

       在需要改进现有模型时可通过画学习曲线,划分数据集等方式来診断模型情况由此制定合适的改进方案。

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