[Day 27] 機器學習常犯錯的十件事 | 就愛喝咖啡
僅使用測試集評估模型好壞·在沒有交叉驗證的情況下判斷模型性能·分類問題僅使用準確率作為衡量模型的指標·迴歸問題僅使用R2分數評估模型好壞·任何事情別急著想用AI ...
今日學習目標 探討機器學習常犯的十件錯誤 前言人工智慧近年來成為任何產業熱門的話題之一,各公司積極地導入機器學習技術協助產業 AI 化。例如:智慧醫療、智慧交通、智慧製造......等。正是因為 AI 技術的創新與普及,訓練機器學習模型再也不是理工背景的人才能做的事。此外隨著 Python 開發社群茁壯,許多開源的 AI 套件如雨後春筍般的出現大大降低了機器學習建模的門檻。在今天的內容中我想藉由鐵人賽來跟大家分享機器學習常犯錯的十件事,並且從資料面與模型面的角度來探討機器學習應該注意的幾件事。尤其是在初學階段,因缺乏經驗往往會犯一些無可避免的錯誤。所以這篇文章將點出十個機器學習中常犯的隱形錯誤。
資料面
資料收集與處理不當 訓練集與測試集的類別分佈不一致 沒有資料視覺化的習慣 使用 LabelEncoder 為特徵編碼 資料處理不當導致資料洩漏模型面
僅使用測試集評估模型好壞 在沒有交叉驗證的情況下判斷模型性能 分類問題僅使用準確率作為衡量模型的指標 迴歸問題僅使用 R2 分數評估模型好壞 任何事情別急著想用 AI 解決 1. 資料收集與處理不當機器學習首要的步驟是定義問題,當確定目標與方向後即可開始搜集資料。相信大家都知道現實生活中的資料得來不易,即使從資料庫取得了這些資料後我們還需要花大量的時間進行資料清洗。所謂的資料清洗是資料庫當中可能會有缺失值,例如:NA、Inf、NaN、NULL。
NA:表示缺失值,是...
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