本文将带你了解机器学习中模型选择的核心方法，包含交叉验证、训练/测试集划分等关键概念，适合入门和进阶学习 👀

什么是模型选择？

模型选择是机器学习流程中至关重要的一步，主要解决以下问题：

  • 如何划分训练集与测试集？
  • 如何避免过拟合和欠拟合？
  • 如何评估模型的泛化能力？

核心方法详解

1. 训练集与测试集划分

使用 train_test_split 分割数据： 

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

👉 点击了解更详细的划分策略

2. 交叉验证 (Cross-Validation)

通过 cross_val_score 进行 k 折交叉验证： 

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
交叉验证

3. 模型评估指标

  • 准确率（Accuracy）
  • 精确率（Precision）
  • 召回率（Recall）
  • F1 分数（F1 Score）
  • ROC 曲线（ROC Curve）

4. 超参数调优

使用网格搜索（Grid Search）优化参数： 

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=3)
网格搜索

实践建议 ✅

  • 避免数据泄露：确保训练集和测试集完全独立
  • 选择合适验证方式：时间序列数据建议使用时间序列分割
  • 关注评估指标：根据任务类型选择对应的指标（如分类 vs 回归）

👉 点击扩展阅读：模型选择与验证的进阶技巧

图片示例

训练_测试_集划分
ROC_曲线