大家好！我是新人唱跳 rap 打篮球，是一个立志 2025 年开始每周都能水一篇文章的人

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机器学习 01-1
机器学习 01-2
机器学习 02
机器学习 03-1 如何建立模型 - 选择算法建立模型
机器学习 03-2 如何建立模型 - 训练模型

今天我们继续说模型的评估和优化

众所周知，梯度下降是在用训练集拟合模型时最小化误差，这时候算法调整的是模型的内部参数。

而在验证集或者测试集进行模型效果评估的过程中，我们则是通过最小化误差来实现超参数（模型外部参数）的优化。

对此，机器学习工具包（如 cikit-learn）中都会提供常用的工具和指标，对验证集和测试集进行评估，进而计算当前的误差。

比如 R^{2 或者 MSE 均方差指标，就可以用于评估回归分析模型的优劣。}

这里将 “使用模型预测浏览量” 包含在 “模型性能的评估和优化” 中

当我们预测完测试集的浏览量后，我们要再拿这个预测结果去和测试集已有的真值去比较，这样才能够求出模型的性能。

而这整个过程也同样是一个循环迭代的过程

对于项目来说，预测测试集的浏览量，只需要用训练好的模型 linereg_model 中的 predict 方法，在 X_test(特征测试集) 上进行预测，这个方法就会返回对测试集的预测结果。

y_pred = linereg_model.predict(X_test) #预测测试集的Y值

在几乎所有的机器学习项目中，你都可以用 predict 方法来进行预测，它就是用模型在任意的同类型数据集上预测真值的

可以应用于验证集、测试集，当然也可以应用于训练集本身。

为了简化流程，这里没有真正进行验证和测试的多重循环。

因此这里 X_test 既充当了测试集，也充当了验证集。

拿到预测结果后，我们再通过下面的代码，把测试数据集的原始特征数据、原始标签真值，以及模型对标签的预测值组合在一起进行显示、比较。

df_ads_pred = X_test.copy() # 测试集特征数据
df_ads_pred[''浏览量真值] = y_test #测试集标签真值
df_ads_pred[''浏览量预测值] = y_pred # 测试集标签预测值
df_ads_pred # 显示数据

正常跑出来，可以看出浏览量预测值是比较接近于真值的

你可以通过 LinearRegression 的 coef_和 intercept_属性打印出各个特征的权重和模型的偏置来。

它们也就是模型的内部参数。

print('当前模型的4个特征的权重分别是: ', linereg_model.coef_)
print('当前模型的截距（偏置）是: ', linereg_model.intercept_)

输出

当前模型的4个特征的权重分别是:  [   48.08395224    34.73062229 29730.13312489  2949.62196343]
当前模型的截距（偏置）是:  -127493.90606857178

这表示模型的线性回归公式是：

yy=48.08x1​（点赞）+34.73x2​（转发）+29730.13x3​（热度）+2949.62x4​（评级）−127493.91

评估分数

最后我们还要给出当前这个模型的评估分数

print("线性回归预测评分：", linereg_model.score(X_test, y_test)) # 评估模型

在机器学习中，常用于评估回归分析模型的指标有两种：R^{2 分数和 MSE 指标，并且大多数机器学习工具包中都会提供相关的工具。}

我们只要知道这里的 score 这个 API 中，选用的是 R^{2 分数来评估模型的就可以了。}

最后得到的 R^{2 值大概为 0.708}

R^{2 的取值在 0 到之间，R2 越大，说明所拟合的回归模型越优。}

在没有和其他模型相比时，我们实际上也没法确定它是否能令人满意。

分数的高低，与数据集预测的难易程度、模型的类型和参数都有关系。

R^{2 分数也不是线性回归模型唯一的评估标准。}

评估不理想

如果模型评估的分数不理想，我们可以需要回到调整模型的外部参数，重新训练模型。

要是依然不理想，我们就要考虑选择其他算法，创建全新的模型了。

如果新模型的效果还是不好，可以就需要回到第二步，去看看数据是不是出问题了。

从这里可以看出，机器学习项目是一个循环迭代的过程，优秀的模型都是一次次迭代的产物。

结束

当模型通过了评估，就可以去解决实际问题了，机器学习项目也算是基本结束。

上线和部署一般不是机器学习工程师去负责了

总结

模型建立大概为五个步骤：

1. 通过定义问我那台来明确项目的目标
2. 数据的收集和预处理，重点是把数据转换成机器学习可处理的格式
3. 针对问题选定适宜的算法，来建立模型
4. 训练模型、拟合函数
5. 对训练好的模型进行评估和优化，重点是反复测评，找到最优的超参数，确定最终模型。

好了，今天就到这里了，晚安！

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我是新人唱跳 rap 打篮球，是一个立志 2025 年开始每周都能水一篇文章的人，希望我的文章可以给你带来好心情！