本文是coursera上吴恩达老师的machinelearning课程第六周的个人笔记，如果有幸被同好看到，可以在留言中指出我的问题或者一起讨论！
一、算法评估
1、数据集的划分
评估算法过程中，我们要将数据集分成训练集、交叉验证集、测试集，习惯上应该先将数据集随机无规律排序后按照6:2:2的比例进行划分。三个集合分别计算的代价函数J记为Jtrain，Jcv，Jtest。
2、模型（多项式）选择
即假设函数h的次数，对于待测试的的不同次数的假设函数分别利用训练集训练，将得到的模型再利用交叉验证集（简称验证集）计算代价函数即验证误差。验证误差最小的模型即位采用的模型，再利用测试集得到推广误差。
3、欠拟合与过拟合的诊断
此时需要绘制Jtrain和Jcv的曲线来分析拟合好坏情况。如图所示，当次数很小的时候，对训练集和验证集拟合效果都不好（误差高），此时为欠拟合；当次数过大的时候，对测试集拟合情况会非常的好，但是对未知情况（验证集）的预测能力会下降（误差升高），即训练集误差很小，验证集误差过大，两者相差很大，此时为过拟合。得出结论：增大多项式次数能改善欠拟合情况。反之则相反。
4、正则化与拟合情况的关系
此时依旧需要绘制Jtrain和Jcv的曲线，但是横坐标为正则化参数。如图所示，正则化参数越大，对拟合的“惩罚”就越大，所以会减少过拟合情况，
过大的极端条件下，即位欠拟合，过小即不做正则化处理，即为过拟合。得出结论：减小正则化参数能改善欠拟合情况。反之则相反。
5、学习曲线
一味的增大训练实例不一定能显著提升算法的能力，这个结论从学习曲线中得到。当Jtrain从很小增加到很大，Jcv从很大没有显著下降时，即位欠拟合，如图所示，即使增加m的数量，也无法改善此算法的能力。
当Jtrain从很小缓慢增加，Jcv从很大缓慢下降，此时在较少训练集下表现出很大的差距（large gap）时，即为过拟合，如图所示，随着m的增大，二者距离会越来越接近，进而达到改善算法能力的效果。
综合这两种情况得出结论：增加训练实例的数量可以改善过拟合情况，没有反之。
6、特征与神经网络
对于特征，我们可以去掉一些无关特征来改善过拟合情况；或者增加更能预测结果的一些特征来改善欠拟合。
对与网络较小的神经网络，参数少，容易导致欠拟合，但是计算量小；对于较大的神经网络，参数多，容易导致过拟合，可加入正则化参数来改善，计算量大。较大的神经网络加正则化的效果更好。
二、误差分析
1、Skewed Classes（分类偏移）
分类偏移是指两个类别中其中一个类别出现的概率非常小，比如肿瘤预测，肿瘤患者在整个数据集中往往只占0.5%，剩余的99.5%都是健康的，在这样的情况下正常的考虑误差的方式将不适用，因为即使算法永远预测一个人是健康的，误差也只有0.5%。为了评估skewed classes情况的数据集，我们要引入查准率（precision）和查全率（recall）。
查准率：预测为1的里面，确实是1的概率。
查全率：实际是1的里面，被预测出来的概率。
查准率和查全率都应该尽可能的大。这里面的1，选取概率小的那一个类别。所以按照肿瘤的例子，如果永远预测一个人是健康的（0），那么他的查准率为无穷大，但是查全率为0。
2、阈值与权衡查准率和查全率
绘制下图，查准率查全率与阈值的关系。
阈值是指假设函数h不一定只有在大于0.5的适合预测为1，也可以设置新的阈值，比如为了让病人警惕性更强一些，可以将阈值设置为0.3，这样可以查得更全（查全率高），也可以把阈值设置的更高比如0.9，这样只有当可能性非常大时才会被判断为肿瘤，也就是查得更准（查准率高）。
为了权衡两个指标的关系，对于既定的几个阈值，计算他们的查准率P和查全率R，然后计算F1值：F1score = 。选取F1最高的阈值，即可权衡查准率和查全率。
