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如何評估你的數(shù)據(jù)科學(xué)模型
2016-11-28
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如何評估你的數(shù)據(jù)科學(xué)模型

在大數(shù)據(jù)時代背景下，從數(shù)據(jù)科學(xué)當(dāng)中得到的洞察結(jié)果是提高用戶體驗(yàn)的最佳途徑。

數(shù)據(jù)科學(xué)家現(xiàn)在經(jīng)常使用的各種技術(shù)有回歸算法、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、近鄰取樣、Naive Bayes、決策樹以及集成模型。

這些算法可以有助于決策者確定之前未被識別的模式以及暗含在大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息當(dāng)中的趨勢。這些模式可以被用來建立預(yù)測模型，這些模型可以預(yù)測日后可能發(fā)生的各種行為。

這些模型現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到了很多商業(yè)場景當(dāng)中，比如說預(yù)測患者病癥發(fā)作的風(fēng)險，幫助銀行決定為哪個客戶批準(zhǔn)貸款，還可以幫助市場營銷人員決定對哪些客戶群體采取有針對性的營銷活動。

但是如何判斷你所建立的預(yù)測模型的準(zhǔn)確性呢？如何讓你的預(yù)測模型為你的企業(yè)或者機(jī)構(gòu)帶來價值呢？

現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學(xué)家們所使用的評估模型準(zhǔn)確性的方法有很多，今天小編就帶大家進(jìn)行一次梳理。

提升圖和增益圖

這種方法被廣泛的應(yīng)用于解決有針對性的營銷活動，還可以根據(jù)分位值找到目標(biāo)客戶群制定具體的營銷活動。當(dāng)然，這種方法還可以告訴你從目標(biāo)客戶群當(dāng)中你可以得到多少響應(yīng)。

ROC曲線

ROC曲線（受試者工作曲線）是根據(jù)一系列不同的二分類方式（分界值或決定閾），以真陽性率（靈敏度）為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度）為橫坐標(biāo)繪制的曲線。

基尼系數(shù)

這是ROC曲線和對角線的面積和上面的三角形的面積的比率。

交叉驗(yàn)證

這種方式將數(shù)據(jù)分成兩部分，其中一部分用來進(jìn)行模型的“培訓(xùn)”，另外一部分可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。通過這種方式你可以測試模型對數(shù)據(jù)以前沒有預(yù)見到的結(jié)果的能力，并核實(shí)這種模型如何與外部數(shù)據(jù)之間相互作用。

混淆矩陣

混淆矩陣是通過將每個實(shí)測像元的位置和分類與分類圖像中的相應(yīng)位置和分類像比較計(jì)算的。混淆矩陣的每一列代表了預(yù)測類別，每一列的總數(shù)表示預(yù)測為該類別的數(shù)據(jù)的數(shù)目；每一行代表了數(shù)據(jù)的真實(shí)歸屬類別 ，每一行的數(shù)據(jù)總數(shù)表示該類別的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)目。

均方根誤差

他是輸出變量的單位的測試集的平均誤差量。這項(xiàng)措施可以幫助你得到一個關(guān)于一個給定的預(yù)測的數(shù)量的想法可能是錯誤的平均。

總體來說，你所采用的評估方式應(yīng)該與你的商業(yè)目標(biāo)相契合。使用正確的指標(biāo)比使用爭取算法本身可以為你的模型性能帶來更多的積極影響。物聯(lián)網(wǎng)、移動通信、社交媒體還有全渠道零售所生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)很多，僅僅是停留在數(shù)據(jù)收集的環(huán)節(jié)還不足以全面實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的利用，除非你通過各種技術(shù)從數(shù)據(jù)當(dāng)中找到對于未來的發(fā)展洞察。


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