评价算法的好坏？

在《 如何用人工智能预测双 11 的交易额 》这篇文章中，利用线性回归算法，我预测 2019 年双 11 交易额为 2471 亿元，而阿里官方公布的实际交易额是 2684 亿元，预测值比实际值少 7.9%，对这个结果，我觉得准确率不够高。反思预测的过程，我认为可以从以下几个方面来进行改进。

1. 样本

为了简化算法模型，我舍弃掉了前几年相对较小的数据，只保留了最近 5 年的数据。

在数据量本身就比较少的情况下，我仍然遵循简单原则，这无形中就加大了算法不稳定的风险，出现了欠拟合的问题。

尽管算法的评分很高，但是评分高并不代表算法就好。所以，样本的选择非常重要，不能单纯地追求算法的评分高，而忽略样本的质量。

2. 算法

如果保留所有样本，那么显然数据呈现的规律并不是线性的，用多项式回归算法应该是个更好的选择。

假如用三次多项式回归算法进行预测，那么算法代码如下：



 

按照一般的机器学习算法流程，应该把数据拆分为两部分，分别称为训练数据集和测试数据集。从 2009 年到 2018 年，双 11 的交易额总共才 10 个数据，我在预测的时候还舍弃了前 5 个数据，最后只剩下 5 个数据，我以为再拆分就没有必要了。 但机器学习算法的表现好坏，有一个关键因素，就是要有足够多的数据量。

另外，应该适当地使用网格搜索法，优化算法的参数，必要时还要与交叉验证法相结合，进行算法评估，从而提高算法的可信度和准确率。 除了算法的准确率，还可以使用其他的方法对模型进行评价，比如：召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等 。

现实世界是错综复杂的，很难用一个算法就解决问题，往往需要经过很多次的尝试，才可能找到基本符合的模型。需要注意的是，多项式回归的指数不宜过高，否则算法太复杂，很可能出现“过拟合”的现象，从而泛化能力比较差，也就是说，对于训练数据集能够很好地拟合，但是对于测试数据集的预测误差比较大。模型复杂度与预测误差的大致关系如下图所示：

（编辑：漯河站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!