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  • 2021-02-20 16:38:56

    基线模型只会花费你少于十分之一的时间,却可以导出超过90%的结果。

    从一个基线模型开始,能让你首先清楚问题的瓶颈之处!

    基线模型让复杂模型陷入两难之地

    1. 缺省可得性能水平
    2. 人类性能指标
    3. 可部署性能水平

    合理自动生成性能:过相对简单的模型可以得到的结果。通过这个重要的对标值,能够评估一个复杂模型是否表现良好,并且让我们不再在准确性与复杂性之间纠结。

    基线模型更容易部署

    好处:

    1. 训练迅速:能够迅速得到性能反馈。
    2. 更容易研究:这意味着遇到的大多数错误能够更容易定位是模型的缺陷,还是数据中的错误。
    3. 迅速推断:部署基线模型不需要太多架构层面的修改,并且不会导致潜在的风险。

    一旦你创建并部署了基线模型,你已经处于下一步行动的最佳决策点了。

    基线模型会让你迅速得到性能对标结果

    基线模型能帮助你理解数据

    如果选择的基线模型表现不错,那么你已经帮自己解决了建造复杂模型的大部分困难;反之,找出建造基线模型过程中的错误对于发现数据中的偏差与特定错误非常有建设意义。

    许多阻拦机器学习进程的问题往往是因为没能理解和准备好数据,而不是选择一个更加复杂的模型。

    基线模型能帮助你理解任务

    基线模型还能帮你了解哪部分内容比较难、哪部分比较简单。照此思路,你还能定位应该改进模型的哪个方面,从而更好地解决困难的部分。

    大多数机器学习问题都遵循“天底下没有免费的午餐”定理:不存在能够解决所有问题的方案。真正的挑战在于从各种架构中进行选择、决定恰当的策略、以及选择最适用于抽取及利用目标数据结构的模型。

    什么时候不选择基线模型

    对于有些任务来说,建造有效的基线模型的确很困难。如果你试图将一个录音中的不同人的说话内容分开(鸡尾酒效应),也许你得从一个复杂模型开始才能得到令人满意的结果。

    在这类情况下,与其简化模型,采取简化数据的方法更加恰当。也就是说,让这个复杂模型过拟合现有数据集中的极小一部分。如果模型的表现能力够强,那这应该很简单;但如果表现能力差强人意,那么也许你需要试一试别的模型了。

     

    结论

    人们都有一个倾向,如果有更加强大的解决方法,往往就会忽略掉简单的解决办法。但是在机器学习的大多数领域中,从基础开始往往更有价值

    尽管学着实施复杂模型确实有些难度,但机器学习工程师们最大的挑战其实是如何给特定的任务选择建模策略

    先用一个简单模型可以很大程度上带来帮助;如果表现得不尽如人意,那么在采用更加复杂的模型时就可以避开在基线模型中已经发现的问题,从而达到更好的建模效果。

    基线模型表示对照组、基准线,这是以后用来被对比的模型。

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    怎样高效开发机器学习产品

    想要开发通用AI,首先你得掌握逻辑回归模型。

    从最基础的开始

    在大多数领域,当人们尝试用科学的方式理解世界时,都会选择先宽泛研究整体的内容,而不是立马深入到重要的细节之中。

    譬如在物理学领域,我们常常从简单的模型开始(牛顿物理学)做研究。然后,我们在逐渐认识到最初的一些假设并不正确时,就会慢慢开始使用更复杂的模型。这种方式可以以最简单的方法高效地解决问题。

    凡事力求简单,但不要过于简单。

    ——阿尔伯特·爱因斯坦

    同样的思维模式,即从最简单的模型开始建造,也可以应用于AI工程之中。并且在大多数情况下,这样的方式都很有价值。

    事实上,在Insight上目睹成百上千个项目从想法发展成实际产品之后,我们发现将一个简单模型作为基础版本,往往能让最终产品变得更棒。

    但在解决复杂问题时,简单的解决方案(比如下文中讨论到的基线模型)存在诸多不足:

    • 简单的解决方案有时会忽略输入中的重要内容。例如,简单的模型常常会忽略词语在语句中的顺序,或者变量之间的关系。

    • 在生产比较细致的产品时,这些模型往往有些力不从心。因此,大多数简单模型都需要配合使用启发式算法或者人工制定的规则才会面世。

    • 它们研究起来可能并不那么有趣,而且可能没法让你学到自己渴望的前沿研究知识。

    这些简单解决方案产出的错误输出常常看起来非常愚蠢,所以标题中用了“不忍直视”这个词。但是,正如本文所说的,在项目启动时,简单模型的价值就会大大体现,因为这些模型可以帮助我们更好地理解实际问题,从而告知我们开发出最终成功产品的最佳路线。

    用George E. P. Box的话来说:“所有的模型都是错的,但至少其中一些会有点用处。”

    再换句话说,如果你只想找点乐子,那从复杂的模型开始没问题;但是如果你希望真正解决某个问题,并开发真正产品的话,那就从简单得“不忍直视”的模型开始吧。

    什么是基线模型?

    “当从散点图中预测数据关联性比画星座图更难的时候,我不相信线性回归得到的结果”:

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    左:方差为0.06的线性回归模型

    右:Rexthor“遛狗”模型

    不同的分布类型需要不同的基线模型。下面是一些值得考虑的基线模型:

    • 线性回归:从一系列特征值中预测连续值的首要可靠方法,例如价格和年龄

    • 逻辑回归:当需要对结构化数据或者自然语言进行分类时,逻辑回归模型能迅速给出可靠的结果。

    • 梯度提升决策树:不可错过的Kaggle经典!在和时间或者通用结构化数据相关的预测处理中,忽略梯度提升决策树简直是不可能的事。虽然这个模型比其他基线模型在理解和使用上稍难一些,但是效果会很不错。

    • 简单脑回框架:恰当调整了的VGG或者对部分变量进行再训练了的U-net,对大多数图像分类、探测或者分类问题来说是一个好的开头。

    摆在你面前可供选择的基线模型还有很多!

    到底选择哪个基线模型是由数据类型及任务目标决定的。比如,当你需要从各种特征值中预测房价时(即从一系列特征值中预测某个值),线性回归模型就比较合适,但如果是建造语音识别算法,这个模型就不太适用。在选择最适合的基线模型之前需要再三思考这个问题:你希望用这个模型得到什么?

    为什么从基线模型开始?

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    从部署模型到获得结果的过程

    部署一个模型并不轻松,在实施之前必须确保对这个模型足够了解。在项目开始时,优先级最高的事项是预测未知风险。即使基线模型并不是终版模型,但是它能让你迅速迭代,从而降低不必要的时间成本。下面是支持这个论点的一些理由:

    基线模型只会花费你少于十分之一的时间,却可以导出超过90%的结果。

    把你的产出效率提高9倍!

    举一个非常常见的例子:某团队希望找一个模型来预测用户点击广告的概率之类的问题。他们从一个逻辑回归模型开始,并在很短的时间内(在极少数的调整之后),准确率达到了90%。

    那么问题来了:这个团队应该专注于把准确率提高到95%,还是用同样的方法,以90%的准确率解决别的问题?

    绝大部分最为先进的模型都无法使错误率降低到零,原因在于它随机性的本质。虽然准确性和实际用例相关,但从本质上来讲,大部分系统的准确性都是各个部分准确值的乘积。

    也就是说,最好让10个连续的步骤准确性都达到90%,这样整体准确性就可以达到34%,而不是让1个步骤的准确性达到99%,而其他9个步骤都是10%,这样的整体准确性只有0.00000000099%%。

    从一个基线模型开始,能让你首先清楚问题的瓶颈之处!

    基线模型让复杂模型陷入两难之地

    通常情况下,你可以预估到使用各种模型可以达到的三种性能水平:

    缺省可得性能水平是你希望任何一个模型都能达到的水平。举个例子,这个值可以是分类任务中出现频率最高类别的概率值。

    人类性能指标,是指一个人类完成任务的水平。计算机在某些任务中比人类表现好(例如AlphaGo),但在另外一些任务上表现差(例如创作诗歌)。

    人类完成一项任务的性能水平,能够作为标准协助对一个算法的表现形成合理预期,但是在不同领域,人类和电脑的表现可能大不一样,因此需要一些文献检索做校准。

    可部署性能水平,即站在商业生产和可用性角度上,模型所需的最小准确值。通常情况下,这个值需要精细的设计决策系统才可得到。例如Google Smart Reply一般会返回三个建议决策,能够显著提高有用结果出现的概率。

    上面我没有提到的一个标准,称之为“合理自动生成性能”,是指通过相对简单的模型可以得到的结果。通过这个重要的对标值,能够评估一个复杂模型是否表现良好,并且让我们不再在准确性与复杂性之间纠结。

    很多时候,我们发现基线模型和复杂模型的表现相当,有时候基线模型的表现甚至可以超过复杂模型,在选择复杂模型前没有充分考虑基线模型的失败原因时更是如此。

    除此之外,部署复杂模型也更加困难,这意味着在真正开始部署模型之前,程序员们首先还需要估计复杂模型比简单模型能提升多少。

    基线模型更容易部署

    从定义上来说,基线模型很简单,一般由相对少的可训练参数组成,而且不需要太多的处理就可以迅速和数据匹配。

    这个好处在真正开始编程时就会体现出来了:

    • 训练迅速:能够迅速得到性能反馈。

    • 更容易研究:这意味着遇到的大多数错误能够更容易定位是模型的缺陷,还是数据中的错误。

    • 迅速推断:部署基线模型不需要太多架构层面的修改,并且不会导致潜在的风险。

    一旦你创建并部署了基线模型,你已经处于下一步行动的最佳决策点了。

    建造了基线模型之后呢?

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    也许是时候祭出研究文献了?

    正如上文所提到的,基线模型会让你迅速得到性能对标结果。如果你发现它提供的性能值并不充分,那么找到简单模型难以解决的问题,你的下一步进展就会容易些。

    譬如在NLP primer里,通过观察基线模型中的错误,我们发现模型没能把有意义的单词与虚词区分开。它可以这样指引我们通过模型抓取到类似的细微差别。

    基线模型能帮助你理解数据

    如果选择的基线模型表现不错,那么你已经帮自己解决了建造复杂模型的大部分困难;反之,找出建造基线模型过程中的错误对于发现数据中的偏差与特定错误非常有建设意义。

    许多阻拦机器学习进程的问题往往是因为没能理解和准备好数据,而不是选择一个更加复杂的模型。看看基线模型的不同表现对于你会有什么启发:

    哪个类别更难分类:对于大多数分类问题,观察混合矩阵对于定位导致模型错误的类别非常有用。如果无论何时,基于一系列分类的模型表现都非常差,那么是时候深入分析数据、寻找原因了。

    你的模型会选择什么作为信号:大多数基线模型都能够提取特征重要性,确定输入的哪个方面更加有预见性。分析特征重要性是了解模型的决策方式、潜在遗漏点的极佳途径。

    你的模型会遗漏了什么信号:如果你的模型遗漏了数据中非常重要的方面,那么下一步最好是手动加入这个特征,或者另选择一个能够更好利用数据的模型。

    基线模型能帮助你理解任务

    除了能够更加了解数据之外,基线模型还能帮你了解哪部分内容比较难、哪部分比较简单。照此思路,你还能定位应该改进模型的哪个方面,从而更好地解决困难的部分。

    例如,Bowen Yang在试图预测某个团队在Overwatch中获胜的几率时使用了逻辑回归模型。他很快注意到游戏半程之后,预测的准确性会大大提高。

    这个发现帮他成功地选择了下一个建模方法,即一个从先验信息中了解到的技巧,让预测准确性在游戏开始第一分钟之前就大大提高。

    大多数机器学习问题都遵循“天底下没有免费的午餐”定理:不存在能够解决所有问题的方案。真正的挑战在于从各种架构中进行选择、决定恰当的策略、以及选择最适用于抽取及利用目标数据结构的模型。

    再举一个例子,Chuck-Hou Yee试图对心脏的核磁共振成像进行分类时,是从最基本的U-net架构开始研究的。通过U-net架构,他注意到模型的很多分类错误都是由于缺少语境导致的。

    为了解决这个问题,Chuck-Hou Yee另选择了膨胀卷积模型(dilated convolutions),极大改善了建模结果。

    什么时候不选择基线模型

    最后,对于有些任务来说,建造有效的基线模型的确很困难。如果你试图将一个录音中的不同人的说话内容分开(鸡尾酒效应),也许你得从一个复杂模型开始才能得到令人满意的结果。

    在这类情况下,与其简化模型,采取简化数据的方法更加恰当。也就是说,让这个复杂模型过拟合现有数据集中的极小一部分。如果模型的表现能力够强,那这应该很简单;但如果表现能力差强人意,那么也许你需要试一试别的模型了。

    鸡尾酒效应:

    https://en.wikipedia.org/wiki/Cocktail_party_effect

    结论

    人们都有一个倾向,如果有更加强大的解决方法,往往就会忽略掉简单的解决办法。但是在机器学习的大多数领域中,从基础开始往往更有价值。

    尽管学着实施复杂模型确实有些难度,但机器学习工程师们最大的挑战其实是如何给特定的任务选择建模策略。

    先用一个简单模型可以很大程度上带来帮助;如果表现得不尽如人意,那么在采用更加复杂的模型时就可以避开在基线模型中已经发现的问题,从而达到更好的建模效果。



    原文发布时间为:2018-05-12
    本文作者:文摘菌
    本文来自云栖社区合作伙伴“ 大数据文摘”,了解相关信息可以关注“ 大数据文摘”。
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  • 一种高可靠的周时间序列预测基线模型[Submitted on 16 Oct 2020]摘要:现在,许多企业和行业都需要对每周时间序列的准确预测。然而,目前的预测文献并没有提供易于使用的、自动的、可重复的和准确的方法来完成这项...

    一种高可靠的周时间序列预测基线模型

    dea88b69eb27db9b8d9a7d2a11f3ab79.png

    [Submitted on 16 Oct 2020]

    摘要:

    现在,许多企业和行业都需要对每周时间序列的准确预测。然而,目前的预测文献并没有提供易于使用的、自动的、可重复的和准确的方法来完成这项任务。我们提出一种预测方法,利用最新的预测技术、预测组合和全球模型,可作为该领域的强大基线。我们的方法使用了四种专门适用于预测每周数据的基本预测模型:全局回归神经网络模型、Theta、三角Box-Cox ARMA季节性趋势(TBATS)和动态谐波回归ARIMA (DHR-ARIMA)。然后使用套索回归叠加方法对这些数据进行优化组合。我们在6个数据集上评估我们的方法对一组最先进的每周预测模型的性能。通过四个评价指标,我们表明我们的方法始终比基准方法表现出显著的统计显著性。特别是,我们的模型可以为M4每周数据集提供最准确的平均sMAPE预报。

    本文的主要贡献:

    1.提出了一种用于周时间序列预测的自动元学习集成预测模型。我们实施了两种预测组合模型:1)基于特征的预测模型平均的修正版本(FFORMA, Montero-Manso et al., 2020), M4预测比赛的第二种获胜方法;2)lasso回归(Tibshirani, 1994),使用叠加方法优化组合基础模型预测。

    2.综合使用四个基础模型,所有选择和设计适合每周数据:一个全局训练的递归神经网络(RNN, Hewamalage et al., 2020)和三个单变量预测模型:Theta (Assimakopoulos和Nikolopoulos, 2000),三角Box-Cox ARMA季节性趋势(TBATS, Livera等人,2011)和动态谐波回归自回归综合移动平均(DHR-ARIMA, Hyndman和Athanasopoulos, 2018),利用全球和本地模型的优势。

    3.我们通过聚合具有更高粒度的序列来创建5个每周基准数据集。所有汇总的每周数据集都可以公开用于进一步的研究。

    4.我们评估我们提出的每周预测方法对一系列最先进的预测模型使用六个基准数据集跨四个评价指标。总体而言,我们的模型优于所有基准模型,具有统计学意义。此外,我们的模型基于对称平均绝对百分比误差(sMAPE)的平均值为M4每周数据集提供了最准确的预测。

    5.与提议的基线模型相关的所有实现均可通过以下网址公开获取:

    https://github.com/rakshitha123/WeeklyForecasting

    54088ca69d702347db87af8a375c4f5c.png

    图1:提出的Lasso回归模型的训练和测试阶段

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    表2:所有实验数据集的结果

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    Persistence Model

    today equal tomorrow

    有几种不同的方法可用于创建预测。预测者选择的方法取决于预测者的经验,预测者可用的信息量,预测情况所呈现的难度以及预测所需的准确性或置信度。

    这些方法中的第一个是持久性方法。产生预测的最简单方法。持久性方法假定预测时的条件不会改变。例如,如果今天晴天和87度,则持久性方法将预测明天明天晴天和87度。如果今天有两英寸的降雨,那么持久性方法将预测明天会有两英寸的降雨。

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    当天气模式变化很小并且天气地图上的特征移动非常缓慢时,持久性方法会很好地工作。它在像加利福尼亚南部那样的夏季天气条件每天变化不大的地方也能很好地工作。但是,如果天气条件每天变化很大,则持久性方法通常会失效,并且不是最佳的预测方法。

    持久性方法似乎也仅适用于短期预报(例如,一两天的预报),但是,持久性预报最有用的作用实际上是预报远程天气状况或进行气候预报。例如,通常在一个炎热干燥的月份之后是另一个炎热干燥的月份。因此,对月度和季节天气状况进行持久性预测可能会有所帮助。其他一些预报方法,例如 数值天气预报,则失去了超过10天的预报技能。这使持久性成为预测较长时间段的“难以击败的”方法。

    建立基线对于任何时间序列预测问题都是必不可少的。

    性能基准可以使您了解所有其他模型在解决问题上的实际效果。

    在为预测建模问题开发了机器学习模型之后,你该如何确定模型性能是否良好?

    这是初学者常问到的问题。作为一个初学者,你经常会去寻找这个问题的答案,比如你希望别人为你解答,x%的准确性或者x的误差分数是否有效。这篇文章将告诉你如何自己来回答这个问题,以及确定你的模型技能是否良好。

    读完这篇文章,你会明白:

    • 基线模型可用来探索你的问题中性能的标准,同时也可以评估所有其他的模型。
    • 因为数据和算法的随机性,所有的预测模型都包含着误差,完美的分数实际上是不存在的。
    • 应用机器学习的真正目的是探索可能的模型空间,并探索相对于你的特定数据库基线,模型得分多少才算是优秀。

    概述

    这篇文章分为四个部分,分别是:

    • 模型技能是相对的
    • 基线模型技能
    • 什么才算是最佳分数
    • 探索模型技能的极限

    模型技能是相对的

    你的预测建模问题是独一无二的,包括你已有的特定数据、使用的工具以及你将达成的技能。你的预测建模问题是悬而未决的,因此,我们不可能知道什么才算是好的模型,也不知道它可能会有什么技能。你可能会根据领域内的知识设想出技能高的模型是怎样的,但你不知道是否可以达成这些技能分数。我们最多能做的只是用你特有的数据,使机器学习性能与其他基于相同数据训练的模型进行比较。

    机器学习模型的性能是相对的,好的模型所能达到的分数只能代表它是有意义的,而且只有其他模型也基于相同的数据进行训练,并得出技能分数,才能对其进行分析解释。

    用于生成用于计算基准性能的预测的技术必须易于实施并且天真的问题特定细节。

    在为预测问题建立性能基准之前,必须开发测试工具。这包括:

    1. 您打算用来训练和评估模型的数据集
    2. 您打算用来估计技术性能的重采样技术(例如,训练/测试拆分)。
    3. 您打算用来评估预测的绩效指标(例如均方误差)。

    准备好之后,您需要选择一种天真的技术,可以用来进行预测并计算基准性能。

    目标是尽快获得时间序列预测问题的基准性能,以便您可以更好地理解数据集并开发更高级的模型。

    进行基线预测的良好技术的三个属性是:

    • 简单:只需很少或不需要训练或智慧的方法。
    • 快速:一种实现起来快速且计算上容易做出预测的方法。
    • 可重复的:确定性的方法,意味着在给定相同输入的情况下,它会产生预期的输出。

    用于建立基准性能的常用算法是持久性算法。

    洗发水销量问题

    用RMSE尝试

    testScore = math.sqrt(mean_squared_error(test_y,预测))
    print('测试分数:%.2f RMSE'%(testScore))

    RMSE的值越小,模型的预测精度越好。

    http://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/regression-model-insights.html

    基准模型的性能为:

    testScore = math.sqrt(mean_squared_error(test_y,预测))
    print('测试分数:%.2f RMSE'%(testScore))

    测试成绩:133.16 RMSE

    我已经将洗发水数据输入到您的“多层感知器”示例中。

    测试A)
    洗发水数据上的多层感知器模型的性能为:

    测试分数:139.96 RMSE> 133.16 RMSE

    测试B)
    航空公司LSTM示例(附带洗发水数据):

    测试分数:142.43 RMSE> 133.16 RMSE

    结论:

    实际上,关于亚马逊文档,我想说这两种模型
    都比基准模型表现差,因此它们
    没有专业资格来解决“洗发水问题”。

    907143b61321bfc9a27e8d696daa85f7.png
    线=训练数据绿线=测试数据红线=预测

    基线模型技能

    因为机器学习模型的性能是相对的,所以开发出强健的基线模型是至关重要的。在预测建模问题中,使用基线做出预测既简单又易于理解。基于你特有的数据库训练机器学习模型得出性能,而基线模型技能为性能提供了可接受的最低标准。基线模型的结果提供了一个方案,所有基于你的数据训练的其他模型技能都可被评估。

    基线模型的三个例子:

    • 预测回归问题的平均数结果。
    • 预测分类问题的众数结果值。
    • 当输出结果(也可称作持久性)作为单变量的时间序列预测问题时,可预测输入数据。

    这样,你的问题的基线性能就可以作为与其他模型进行比较和评估的标准。

    如果模型性能在基线之下,那么肯定是哪里出错了(比如有bug),或者模型并不适用于你的问题。

    什么才算是最佳分数

    如果是分类问题,那么100%准确的就是最佳分数;如果是回归问题,0误差就是最佳分数。这些分数其实不可能达到上限或下限。所有的预测建模问题都存在预测误差。

    误差来源范围包括:

    • 不完整的数据样本;
    • 数据中的干扰信息;
    • 建模算法的随机性。

    你无法获取最佳分数,但有必要知道你所选择的方法最有可能得到什么性能。模型性能结果应落在最低基线和可能得到的最佳分数范围之间。你必须搜索数据库中可能模型的空间,发现什么才算是好或差的分数。

    探索模型技能的极限

    一旦有了基线,你可以在预测建模问题中探索模型性能的范围。事实上,这很困难,但也正是项目的目标:基于你特有的数据库做预测时,找到一个模型,能够让你充分证明预测的可靠性。对于解决这一问题有很多策略,其中有两种你可能会采用:

    • 从高起点出发。选择精密的,且可以在大部分预测建模问题上表现良好的机器学习方法,比如随机森林法或梯度推进法。基于你的问题评估模型,将结果用作大致的上下限基线,然后找到能够得到类似性能的最简单的模型。
    • 穷举搜索。评估所有你能想到的,适用于该问题的机器学习方法,并选择能得到相对于基线的最佳性能的方法。

    “从高起点出发”这一方法很便捷,能够帮助你定义符合预期的模型技能界限,并且找到可获得相似结果的简单模型。同时也可以快速分析出问题是否可以解决或可以预测,这一点十分重要,因为不是所有的问题都可被预测。

    用穷举搜索法速度较慢,这种方法主要是为长期运行的项目所设计,在这些项目中,模型技能比其他任何问题都重要。我经常应用这种方法的变体,分批测试类似的方法,称之为抽样检查。

    这两种方法都会为你提供总体模型性能分数,你可以将它们与基线进行比较。这样你就会明白什么算是好的或差的分数。

    总结

    在这篇文章中,你了解到了你的预测建模问题是独一无二的。只有涉及到基线性能时,你才能区分出什么是好的模型性能分数。

    具体来说,你学到了:

    • 基线模型可用来探索你的问题中性能的标准,同时也可以评估所有其他的模型。
    • 因为数据和算法的随机性,所有的预测模型都包含着误差,完美的分数实际上是不存在的。
    • 应用机器学习的真正目的是探索可能的模型空间,并探索相对于你的特定数据库基线,模型得分多少才算是优秀。
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  • AI-044: DuReader上手 - 运行基线模型

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  • 基线解算模型

    2018-10-11 16:28:00
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空空如也

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基线模型