recision: {precision}, Recall: {recall}\")\n ```\n\n#### F1分数\n- **定义**：精确率和召回率的调和平均值。\n- **优点**：综合了精确率和召回率，适合于不平衡数据集。\n- **缺点**：对极端情况敏感。\n- **示例代码**：\n ```python\n from sklearn.metrics import f1_score\n y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1]\n y_pred = [1, 1, 0, 0, 1, 1]\n f1 = f1_score(y_true, y_pred)\n print(f\"F1 Score: {f1}\")\n ```\n\n### 2.2 回归任务\n\n#### 均方误差 (MSE)\n- **定义**：预测值与真实值之差的平方的均值。\n- **优点**：简单直接，易于计算。\n- **缺点**：对异常值非常敏感。\n- **示例代码**：\n ```python\n from sklearn.metrics import mean_squared_error\n y_true = [3, -0.5, 2, 7]\n y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]\n mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)\n print(f\"MSE: {mse}\")\n ```\n\n#### 平均绝对误差 (MAE)\n- **定义**：预测值与真实值之差的绝对值的均值。\n- **优点**：对异常值不那么敏感。\n- **缺点**：没有像MSE那样强调大误差的重要性。\n- **示例代码**：\n ```python\n from sklearn.metrics import mean_absolute_error\n y_true = [3, -0.5, 2, 7]\n y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]\n mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)\n print(f\"MAE: {mae}\")\n ```\n\n## 3. 注意事项\n\n- **选择合适的评估指标**：根据任务类型和数据特性选择最合适的评估指标。\n- **处理不平衡数据**：在处理不平衡数据集时，应特别注意选择能反映小类别的评估指标。\n- **交叉验证**：使用交叉验证可以更准确地评估模型的泛化能力。\n\n## 4. 结论\n\n模型性能评估是机器学习项目中不可或缺的一部分。通过选择合适的评估指标并正确应用它们，我们可以更好地理解模型的表现，从而进行有效的优化和调整。希望本教程能帮助你掌握模型性能评估的基本知识和技巧。"
'linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}\nsvc = SVC()\nclf = GridSearchCV(svc, parameters)\nclf.fit(X_train, y_train)\n```\n\n## 3. 随机搜索（Randomized Search）\n\n### 优点\n- 相比网格搜索，计算效率更高。\n- 更容易找到全局最优解。\n\n### 缺点\n- 结果依赖于随机性，可能不稳定。\n- 需要合理设置参数分布。\n\n### 注意事项\n- 随机搜索更适合参数空间较大或参数之间存在相互作用的情况。\n- 可以通过增加搜索次数来提高找到最优解的概率。\n\n```python\nfrom sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV\nfrom scipy.stats import uniform\n\nparam_dist = {\"max_depth\": [3, None],\n \"max_features\": uniform(loc=0, scale=1),\n \"min_samples_split\": uniform(low=0.0, high=0.5),\n \"min_samples_leaf\": uniform(low=0.0, high=0.5),\n \"bootstrap\": [True, False]}\n\nforest_reg = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=42)\nrnd_search = RandomizedSearchCV(forest_reg, param_distributions=param_dist,\n n_iter=10, cv=5, random_state=42)\nrnd_search.fit(housing_prepared, housing_labels)\n```\n\n## 4. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）\n\n### 优点\n- 利用历史数据来指导后续的搜索，效率高。\n- 可以处理非线性和不可微的函数。\n\n### 缺点\n- 实现复杂，需要专门的库支持。\n- 对于高维参数空间，效果可能不如预期。\n\n### 注意事项\n- 贝叶斯优化通常用于参数空间较大且计算成本高的情况。\n- 需要选择合适的代理模型和获取函数。\n\n```python\nfrom bayes_opt import BayesianOptimization\n\ndef black_box_function(x, y):\n return -x ** 2 - (y - 1) ** 2 + 1\n\npbounds = {'x': (-2, 2), 'y': (-2, 2)}\noptimizer = BayesianOptimization(\n f=black_box_function,\n pbounds=pbounds,\n random_state=1,\n)\n\noptimizer.maximize(\n init_points=2,\n n_iter=30,\n)\n```\n\n## 总结\n\n选择合适的超参数调整策略取决于具体问题的规模、参数空间的特性以及可用的计算资源。在实际应用中，通常会结合多种策略，先进行粗略的参数探索，然后针对有潜力的区域进行精细化调整。此外，利用自动化工具和云计算资源可以显著提高超参数调整的效率。"| 欢迎光临 AI创想 (https://llms-ai.com/) | Powered by Discuz! X3.4 |