shauna570392
2020-02-19 阅读量: 5557
AUC指的是ROC曲线下的面积大小，该值能够量化地反映基于 ROC曲线衡量出的模型性能。计算AUC值只需要沿着ROC横轴做积分就可以了。 由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方（如果不是的话，只要把模型预测的 概率反转成1−p就可以得到一个更好的分类器），所以AUC的取值一般在0.5～1之间。AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。
损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。PS：关于目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别：目标函数是
自助法验证不管是 Holdout 检验还是交叉检验 ， 都是基于划分训练集和测试集的方法进行模型评估的 。 然而，当样本规模比较小时，将样本集进行划分会让训练集进一步减小 ，这可能会影响模型训练效果。有没有能维持训练集样本规模的验证方法呢？自助法可以比较好地解决这个问题 。自助法是基于自助采样法的检验方法 。 对于总数为 n 的样本集合 ，进行 n 次有放回的随机抽样 ，得到大小为 n 的训练集
留一验证：每次留下1个样本作为验证集， 其余所有样本作为测试集 。样本总数为 n ，依次对 n 个样本进行遍历，进行 n次验证 ，再将评估指标求平均值得到最终的评估指标 。 在样本总数较多的情况下，留一验证法的时间开销极大 。 事实上，留一验证是留 p 验证的特例 。 留 p 验证是每次留下 p 个样本作为验证集，而从 n 个元素中选择 p 个元素有C种可能, 因此它的时间开销更是远远高于留一验证
