模型評估

習題預習

1. 模型評估是什麼？為什麼重要？
2. 模型評估中常用的性能指標有哪些？它們分別代表什麼意思？
3. 模型評估方法有哪些？它們的優缺點是什麼？
4. 如何選取合適的模型評估指標？有哪些考量因素？
5. 模型評估中的過度擬合（overfitting）和欠擬合（underfitting）是什麼？如何避免它們的產生？

說明知識

Model Evaluation指的是對機器學習模型進行評估，以評估其預測準確度以及泛化能力。在Model Evaluation中，通常會使用許多不同的評估指標來評估模型表現，例如精度、召回率、F1分數、ROC曲線下面積等等。

例如，如果有一個二元分類的問題，我們可以使用精度、召回率和F1分數來評估模型的表現。我們可以分別計算模型預測出的陽性樣本中有多少是真實陽性（即召回率），以及模型預測為陽性的樣本中有多少是真實陽性（即精度）。然後，我們可以計算F1分數，這是精度和召回率的調和平均數，旨在綜合考慮模型的精度和召回率表現。

另外，如果我們想評估模型在泛化能力方面的表現，我們可以使用交叉驗證來估計模型的預測性能。交叉驗證是將數據集切分成許多不同的訓練集和測試集，將模型訓練在某些訓練集上，然後再測試其表現，在不同的測試集上計算平均準確度，以此來判斷模型的泛化能力。

總之，Model Evaluation是一個非常重要的過程，可以幫助我們確定機器學習模型是否能夠達到我們的預期準確度，以及是否具有良好的泛化能力。

條列重點

1. 模型評估是衡量模型預測能力的重要工具，需要進行多種指標的評估。
2. 常見的模型評估指標包括：準確率、精確率、召回率、F1 Score、AUC、混淆矩陣等。
3. 模型評估需要根據具體的應用場景和目的進行選擇和優化，不能單一地使用某一個指標作為評價的唯一標準。
4. 模型評估不只是一個單獨的過程，而是需要與模型訓練緊密結合，進行多次迭代和調整，以達到更好的效果。
5. 模型評估還需要考慮數據的質量、樣本的匹配度、特徵工程的效果等，以維護模型的穩定性和可靠性。

知識測驗

1. 什麼是Confusion matrix？如何使用Confusion matrix評估模型效能？
2. 什麼是ROC曲線？如何使用ROC曲線評估二元分類模型效能？
3. 過擬合與欠擬合分別代表什麼？如何使用Validation curve判斷模型是否過擬合或欠擬合？
4. 什麼是Bias-Variance trade-off？如何使用Learning curve找出模型的最佳平衡點？
5. 什麼是Cross-validation？如何使用Cross-validation找出最佳的模型超參數？

答案：

1. Confusion matrix是用來評估二元分類模型效能的方法，將實際類別與預測類別每個部分分別放於四個方格中，可計算出準確率、精確率、召回率、F1 score等指標。
2. ROC曲線是以偽陽性率(FPR)為X軸、真陽性率(TPR)為Y軸所繪製的曲線，可以用來評估二元分類模型的效能。曲線下方面積(AUC)越高，模型效能越好。
3. 過擬合指模型在訓練集上表現過於優秀，但在測試集上表現較差；欠擬合指模型無法在訓練集上表現良好，因此在測試集上也無法表現良好。使用Validation curve可以繪製出不同超參數下的訓練集與測試集的得分對比圖，以判斷模型是否過擬合或欠擬合。
4. Bias-Variance trade-off指的是在模型表現優化過程中，Bias誤差與Variance誤差之間需要平衡。Learning curve可以繪製出不同訓練集大小下的訓練集與測試集的得分對比圖，以判斷模型是否需要更多的數據來降低Bias誤差或更換更複雜的模型來減少Variance誤差。
5. Cross-validation是一種交叉驗證的方法，可幫助找出最佳的模型超參數。使用K-Fold交叉驗證，將數據集分為K個部分，模型訓練時取K-1份作為訓練集，取1份作為驗證集，重複K次，求得K次得分的平均值。最佳的模型超參數為能夠使得得分最高或者方差最小的超參數。