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机器学习模型评价函数设计与流程优化

📚 共计 30 章节
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01
评价函数基础
什么是评价函数 · 在机器学习中的角色 · 与损失函数的区别
概念定位
02
回归问题评价
MSE · MAE · R²决定系数 · RMSE
回归指标
03
分类问题评价
准确率 · 精确率 · 召回率 · F1分数 · 混淆矩阵
分类混淆矩阵
04
排序与推荐评价
NDCG · MAP · MRR · AUC-ROC · AUC-PR
排序推荐
05
聚类与生成评价
轮廓系数 · CH指数 · DB指数 · Inception Score · FID
聚类生成
06
评价函数选择策略
业务目标对齐 · 数据分布考量 · 多指标权衡 · 成本敏感分析
策略权衡
07
评价函数实现
Python实现MSE · MAE · 准确率 · F1 · AUC
实现Python
08
评价函数优化
梯度下降 · 牛顿法 · 拟牛顿法 · 随机梯度下降
优化算法
09
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化 · 遗传算法
调优超参数
10
交叉验证
K折 · 留一法 · 分层交叉验证 · 时间序列交叉验证
验证鲁棒性
11
过拟合与欠拟合
偏差-方差权衡 · 正则化 · 早停法 · Dropout
泛化正则
12
特征工程对评价的影响
特征选择 · 提取 · 缩放 · 编码
特征预处理
13
数据不平衡处理
重采样 · 代价敏感学习 · 集成方法 · 生成对抗网络
不平衡采样
14
多任务学习评价
共享表示 · 任务权重调整 · 梯度归一化 · Pareto最优
多任务Pareto
15
在线学习评价
累积误差 · 遗憾值 · 概念漂移检测 · 自适应阈值
在线漂移
16
强化学习评价
累积奖励 · 折扣回报 · 优势函数 · TD误差
强化回报
17
自然语言处理评价
BLEU · ROUGE · METEOR · CIDEr · Perplexity
NLP文本
18
计算机视觉评价
IoU · mAP · PSNR · SSIM · LPIPS
CV视觉
19
时间序列评价
MAPE · SMAPE · MASE · Theil's U · 预测区间覆盖
时序预测
20
生成模型评价
Inception Score · FID · Precision & Recall · 密度与覆盖率
生成GAN
21
公平性评价
统计均等 · 机会均等 · 均等化赔率 · 差异影响
公平伦理
22
可解释性评价
特征重要性 · SHAP · LIME · 部分依赖图 · 累积局部效应
可解释XAI
23
鲁棒性评价
对抗攻击成功率 · 扰动敏感度 · 分布外检测 · 置信度校准
鲁棒安全
24
效率评价
推理延迟 · 吞吐量 · 内存占用 · 能耗 · 模型压缩比
效率部署
25
A/B测试与统计检验
假设检验 · 置信区间 · 效应量 · 多重比较校正
统计实验
26
评价流程自动化
CI/CD集成 · 自动报告生成 · 阈值告警 · 仪表盘构建
自动化DevOps
27
评价函数库与工具
Scikit-learn · TensorFlow Metrics · TorchMetrics · MLflow
工具库
28
案例实战：电商推荐系统
评价函数构建与优化全流程
实战推荐
29
案例实战：医疗影像诊断
评价函数构建与优化全流程
实战医疗
30
前沿趋势
AutoML评价 · 元学习评价 · 大模型评价 · 联邦学习评价
前沿趋势