Python机器学习pytorch模型选择及欠拟合和过拟合详解

一.做数据 二.搭建神经网络 三.训练 四.对比测试结果 注意:测试过程中,一定要注意模式切换 Pytorch的学习--过拟合 过拟合 过拟合是当数据量较小时或者输出结果过于依赖某些特定的神经元,训练神经网络训练会发生一种现象.出现这种现象的神经网络预测的结果并不具有普遍意义,其预测结果极不准确. 解决方法 1.增加数据量 2.L1,L2,L3-正规化,即在计算误差值的时候加上要学习的参数值,当参数改变过大时,误差也会变大,通过这种惩罚机制来控制过拟合现象 3.dropout正规化,在训练过程中

利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

目录 训练误差和泛化误差 模型复杂性 模型选择 验证集 K折交叉验证 欠拟合还是过拟合? 模型复杂性 数据集大小 训练误差和泛化误差 训练误差是指,我们的模型在训练数据集上计算得到的误差. 泛化误差是指,我们将模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多的数据样本时,我们模型误差的期望. 在实际中,我们只能通过将模型应用于一个独立的测试集来估计泛化误差,该测试集由随机选取的.未曾在训练集中出现的数据样本构成. 模型复杂性 在本节中将重点介绍几个倾向于影响模型泛化的因素: 可调整参数的数量.当可调

目录 一.Introduction 1 BP神经网络的优点 2 BP神经网络的缺点 二.实现过程 1 Demo 2 基于BP神经网络的乳腺癌分类预测 三.Keys 一.Introduction 1 BP神经网络的优点 非线性映射能力:BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数.这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题,即BP神经网络具有较强的非线性映射能力. 自学习和自适应能力:BP神经网络在训练时,能够通过学习自动提取输

目录 1.数据分离与验证 1.1分离训练数据集和评估数据集 1.2K折交叉验证分离 1.3弃一交叉验证分离 1.4重复随机分离评估数据集与训练数据集 2.算法评估 2.1分类算法评估 2.1.1分类准确度 2.1.2分类报告 2.2回归算法评估 2.2.1平均绝对误差 2.2.2均方误差 2.2.3判定系数() 总结 1.数据分离与验证 要知道算法模型对未知的数据表现如何,最好的评估办法是利用已经明确知道结果的数据运行生成的算法模型进行验证.此外还可以使用新的数据来评估算法模型. 在评估机器学习

目录 正文 1. 加载数据集 2. 迭代和可视化数据集 3.创建自定义数据集 3.1 __init__ 3.2 __len__ 3.3 __getitem__ 4. 使用 DataLoaders 为训练准备数据 5.遍历 DataLoader 正文 处理数据样本的代码可能会逐渐变得混乱且难以维护:理想情况下,我们希望我们的数据集代码与我们的模型训练代码分离,以获得更好的可读性和模块化.PyTorch 提供了两个数据原语:torch.utils.data.DataLoader和torch.util

目录 正文 1.初始化张量 1.1 直接从列表数据初始化 1.2 用 NumPy 数组初始化 1.3 从另一个张量初始化 1.4 使用随机值或常量值初始化 2.张量的属性 3.张量运算 3.1 标准的类似 numpy 的索引和切片: 3.2 连接张量 3.3 算术运算 3.4单元素张量 Single-element tensors 3.5 In-place 操作 4. 张量和NumPy 桥接 4.1 张量到 NumPy 数组 4.2 NumPy 数组到张量 正文 张量是一种特殊的数据结构,与数组