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

在大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)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(shì)。這些模式可以被用來建立預(yù)測(cè)模型，這些模型可以預(yù)測(cè)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(chǎng)景當(dāng)中，比如說預(yù)測(cè)患者病癥發(fā)作的風(fēng)險(xiǎn)，幫助銀行決定為哪個(gè)客戶批準(zhǔn)貸款，還可以幫助市場(chǎng)營(yíng)銷人員決定對(duì)哪些客戶群體采取有針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)。

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

現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學(xué)家們所使用的評(píng)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(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)，還可以根據(jù)分位值找到目標(biāo)客戶群制定具體的營(yíng)銷活動(dòng)。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(duì)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過這種方式你可以測(cè)試模型對(duì)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(gè)實(shí)測(cè)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(cè)類別，每一列的總數(shù)表示預(yù)測(cè)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(cè)試集的平均誤差量。這項(xiàng)措施可以幫助你得到一個(gè)關(guān)于一個(gè)給定的預(yù)測(cè)的數(shù)量的想法可能是錯(cuò)誤的平均。

總體來說，你所采用的評(píng)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(zhēng)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(dòng)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(duì)于未來的發(fā)展洞察。


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