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決策樹與隨機(jī)森林ppt課件(參考版)

2025-01-09 05:07本頁面
  

【正文】 ? Area Under roc Curve 59/60 參考文獻(xiàn) ? Elements of Information Theory (Cover amp。 ? 如果一條 ROC曲線是經(jīng)過 (0,0)和 (1,1)的直線,則該分類器為隨機(jī)猜測(cè)分類器。 57/60 ROC曲線實(shí)例 58/60 使用 ROC曲線評(píng)價(jià)分類器 ? 在 ROC曲線中,通常,如果曲線 X始終位于曲線 Y的左上方,則曲線 X優(yōu)于曲線 Y。 ? 根據(jù)不同的閾值,將離散點(diǎn) (TPR,FPR)繪制成曲線,就得到 ROC曲線,可以用于評(píng)價(jià)一個(gè)分類器。 52/60 混淆矩陣 (Confusion Matrix) ? TP:正確肯定 ——實(shí)例是正例,劃分為正例 ? FN:漏報(bào) ——實(shí)際是正例,卻劃分成了負(fù)例 ? FP:誤報(bào) ——實(shí)際是負(fù)例,卻劃分成了正例 ? TN:正確拒絕 ——實(shí)例是負(fù)例,劃分為負(fù)例 53/60 ? 誤分率 Error Rate: (FN+FP) / C ? 準(zhǔn)確度 Accuracy : (TP+TN) / C ? 查準(zhǔn)率 Recall: TP / (TP + FP) ? 假正類率 (False Positive Rate, FPR): FP/ (FP + TN) ? 虛報(bào)概率,代價(jià) (costs) ? 真正類率 (true positive rate ,TPR): TP/(TP+FN) ? 擊中概率,收益 (benefits) ? 思考:可否按此模式,定義“真負(fù)類率 TNR”? 54/60 使用 TPR和 FPR分析二分類模型 ? 對(duì)于一個(gè)二分類模型,假設(shè)已確定一個(gè)閥值,比如說 ,大于這個(gè)值的實(shí)例劃歸為正類,小于這個(gè)值則劃到負(fù)類中。如果一個(gè)實(shí)例是正類并且也被 預(yù)測(cè)成正類,即為真正類 (True positive),如果實(shí)例是負(fù)類被預(yù)測(cè)成正類,稱之為假正類 (False positive)。 ? 如何根據(jù)用戶投票,對(duì)電影排序? ? 本質(zhì)仍然是分類問題:對(duì)于某個(gè)電影,有 N個(gè)決策樹,每個(gè)決策樹對(duì)該電影有 1個(gè)分類 ( 5類 ),求這個(gè)電影應(yīng)該屬于哪一類 (可以是小數(shù):分類問題變成了回歸問題 ) 50/60 一種可能的方案 ? WR:加權(quán)得分 (weighted rating) ? R:該電影的用戶投票的平均得分 (Rating) ? C:所有電影的平均得分 ? v:該電影的投票人數(shù) (votes) ? m:排名前 250名的電影的最低投票數(shù) ? 根據(jù)總投票人數(shù), 250可能有所調(diào)整 ? 按照 v=0和 m=0分別分析 51/60 評(píng)價(jià)指標(biāo) ? 以下近考慮二分類問題,即將實(shí)例分成正類(positive)或負(fù)類 (negative)。 ? 貝葉斯投票機(jī)制基于每個(gè)基本分類器在過去的分類表現(xiàn)設(shè)定一個(gè)權(quán)值,然后按照這個(gè)權(quán)值進(jìn)行投票。 ? 舉例 43/60 回歸問題 ? 離散點(diǎn)是樣本集合,描述了臭氧 (橫軸 )和溫度 (縱軸 )的關(guān)系 ? 試擬合二者的變化曲線 44/60 使用 Bagging ? 算法過程 ? 做 100次 bootstrap,每次得到的數(shù)據(jù) Di, Di的長(zhǎng)度為 N ? 對(duì)于每一個(gè) Di,使用 局部回歸 (LOESS)擬合一條曲線 (圖中灰色線是其中的 10條曲線 ) ? 將這些曲線取平均,即得到紅色的最終擬合曲線 ? 顯然,紅色的曲線更加穩(wěn)定,并且沒有過擬合明顯減弱 記原始數(shù)據(jù)為 D,長(zhǎng)度為N(即圖中有 N個(gè)離散點(diǎn) ) 45/60 附:局部加權(quán)線性回歸 ? LWR: Locally Weighted linear Regression ? LOESS : LOcal regrESSion 46/60 附:線性回歸與局部加權(quán)回歸 ? 黑色是樣本點(diǎn) ? 紅色是線性回歸曲線 ? 綠色是局部加權(quán)回歸曲線 47/60
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