如何验证机器学习模型

步骤 1：加载所需的库和模块

为了验证机器学习模型，需要一系列不同的模块和库，其中包括：

• 熊猫
• Numpy
• Matplotlib
• 斯克兰
• 训练测试分割
• 均方误差
• sqrt，模型选择
• 逻辑回归
• KFold，留一个
• 离开POut
• ShuffleSplit
• 分层K折

此外，还需要具备 Apache Beam 的基本知识以及对机器学习模型工作原理的理解。最后，需要 Google Colab 笔记本和 Github 帐户来运行 Python 代码。

如何通过 Machine Learning Plus 验证机器学习模型 (06 分 17 秒)

第 2 步：读取数据并执行基本数据检查

1. 加载所需的库和模块。
2. 读取数据并执 手机数据 行基本数据检查。这包括检查数据类型、检查空值或缺失值以及了解每个特征的分布。
3. 为特征和响应变量创建数组。这可确保数据符合模型的正确格式。
4. 最后，执行模型验证技术。这包括将数据分成训练集和测试集，使用不同的验证技术（如交叉验证和 k 倍交叉验证），并将模型结果与类似模型进行比较。

机器学习中的交叉验证（作者：Simplilearn）（25 分 58 秒）

步骤 3：为特征和响应变量创建数组

1. 加载所需的库和模块。
2. 读取数据并执行基本数据检查。
3. 创建一个变量，以模型可以使用的形式存储数据。
4. 为特征和响应变量创建数组。首先，确定要用作模型一部分的列或特征。然后使用“drop”方法创建特征数组。例如：x1 = dat.drop(‘diabetes’, axis=1).values。最后，使用列名称为响应变量创建一个数组。例如：y1 = dat[‘diabetes’].values。
5. 使用数组来训练和测试模型。

步骤 4：尝试各种验证技术

除了标准的训练和 技术支持响应速度客户对信任的影响 测试分割以及 k 折交叉验证模型之外，还可以使用其他几种技术来验证机器学习模型。这些包括：

留一交叉验证 (LOOCV)：此技术涉及使用一个数据点作为测试集，将所有其他点作为训练集。对数据集中的每个点重复此操作。

分层 K 折交叉验证：此技术将数据分成大小相等的折，其中每个折代表数据的不同层。这确保每个折准确反映数据的分布。

重复随机测试-训练分割：此技术将数据多次分割为训练集和测试集，同时每次随机打乱数据。在学习如何验证机器学习模型时，这有助于减少偏差并获得更准确的泛化性能测量。

利润/亏损图表：利润/亏损图表显示给定一组输入和预测的模型相关成本。这可以帮助识别模型中的任何偏差或错误，并帮助确定适当的成本。

分类矩阵：分类矩阵有助于通过真阳性、真阴性、假阳性和假阴性矩阵直观地显示模型的准确性。这有助于识别数据或模型中的任何偏差。

散点图：散点图有助于直观地展示模型输入和输出之间的关系。这有助于识别模型中的任何错误或偏差。

步骤 5：使用 Keras 设置并运行 TFMA

1. 将 TensorFlow 模型分析库导入您的 Google Colab 笔记本。
2. 创建 tfma.EvalConfig 的实例，并设置模型信息和指标。
3. 创建一个指向 Keras 模型的 tfma.EvalSharedModel。
4. 设置评估结果的输出路径。
5. 使用 tfma.run_model_analysis 函数运行 TFMA。
6. 使用 tfma.view.render_slicing_metrics 或 tfma.view.render_time_series 查看评估结果。

步骤 6：可视化指标和图表

可视化可以展示模型在各种场景中的表现，从而帮助验证机器学习模型。这包括查看不同的输入特征和这些特征的组合，以及查看模型输出如何变化。

通过将模型输出与类似模型、历史回溯测试和版本控制进行比较，数据科学家可以确定模型需要改进 领导孟加拉国搜索引擎优化 或错误输出的区域。

可视化还可用于比较不同时期、地理区域和用户群的模型性能。此外，这有助于确定模型输出和输入特征之间的因果关系，并有助于确定模型需要进一步改进的领域。

步骤 7：跟踪模型随时间的表现

随着时间的推移跟踪模型性能可以提供一种准确测量模型准确性和性能的方法，从而有助于验证机器学习模型。

这样就可以比较不同的模型，以确定特定任务的最佳模型。此外，跟踪一段时间内的性能可以深入了解模型在初始性能方面的进展。

这有助于识别可能影响模型准确性或性能的任何变化，并有助于确保模型正常运行。

机器学习的数据验证

当然，数据验证是 ML 模型验证的前提。但是，提到它并解释它是什么至关重要。机器学习的数据验证侧重于确保输入数据的质量、完整性和可靠性。这一切都是在用于训练或测试机器学习模型之前完成的。该过程包括检查缺失值、处理异常值和解决数据不一致问题。此外，它还确保数据代表正在解决的问题，并旨在为训练和评估准备一个干净且合适的数据集。因此，机器学习的数据验证在 ML 过程中起着至关重要的作用。

• 差异

作为预处理步骤，机器学习的数据验证涉及主动检查和准备输入数据。在利用数据训练或测试机器学习模型之前，需要进行验证。此过程可主动确保数据集干净、完整且适合预期的机器学习任务。机器学习数据验证的总体目标是创建高质量的数据集。因此，此过程可主动作为训练和评估机器学习模型的基础。

相反，机器学习模型的验证是在训练模型后发生的主动步骤。这会评估训练模型的性能和通用性。它通过使用旨在主动评估其准确性、精确度、召回率或其他相关指标的指标和技术来实现这一点。因此，虽然有一些相似之处，但 ML 模型的验证与机器学习的数据验证非常不同。

• 机器学习模型的验证

这种主动验证过程通常涉及将数据集拆分为训练集和测试集。此外，它还采用交叉验证并使用各种评估指标。ML 模型验证的主要目标是让模型对新的、未见过的数据做出准确的预测，表明其能够转化为现实世界场景。

总之，机器学习的数据验证侧重于准备和清理输入数据。这样做是为了确保其质量和模型训练的适用性。