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[人工智能]吴恩达深度学习(笔记+作业)·第三课·结构化机器学习项目·策略 |
目录 一、正交化单独调整,调整的参数不要互相影响在不同数据集上的表现 ? 二、单一数字评估指标建议:将问题设置为一个单实数评估指标(F1 score:P和R的调和平均) 查准率(Precision)和查全率(Recall)和 P-R曲线、ROC曲线 机器学习之查准率、查全率与P-R曲线,ROC曲线与AUC指标 数据发生倾斜时,准确率判断模型好坏就不那么准确了。比如风控模型中,99个正常用户和1个欺诈用户,用一个把所有用户都识别成正常用户的模型进行预测,那么该模型的准确率为99%,然而并没有什么用。所以要用另一个参数来衡量模型的好坏。 ? ? ?三、满足和优化指标满足指标:必须需要达到的指标 优化指标:数据越好那么就越好 ? ? 四、(设立 -- > 改变)训练集/开发集/测试集训练集 和 开发集需要是 同一分布! ?比例分配之前讲过 ? ?改变调整开发集和测试集 ? ? 五、人的表现和改善模型?
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