这份文档是《西南交通大学机器学习实验一》，包含课程中首个实践任务的内容、要求及指导，旨在帮助学生理解并应用基本的机器学习概念和算法。
机器学习实验一：模型评估
机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于开发能够自动从数据中学习的算法和技术，使计算机系统具备自我改进和优化的能力。本实验的主要目标在于让学生掌握如何使用各种方法对生成的学习模型进行性能评估，并学会利用不同的指标来对比不同模型的表现。
在机器学习实践中，评估一个模型的好坏是至关重要的一步。我们常用的一些评价标准包括均方误差（MSE）、最大绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE），这些都主要用于回归问题的分析；而对于分类任务，则会使用错误率、精度、查全率、查准率及F1得分等指标来进行评估。
一、针对回归模型的评价方法：
- 均方误差：衡量预测值与实际观测值之间的平均平方差异。
- 最大绝对误差：表示所有样本中最大预测偏差的程度。
- 均方根误差：计算的是预测值和真实值之间差异数的平方根。
二、分类模型评估标准：
- 错误率：反映模型做出错误分类的比例大小；
- 精度：即准确地识别出正负例的能力；
- 查全率（召回率）与查准率（精确度）分别衡量了对已知正确类别样本的发现能力以及在所有预测为某一类别的实例中真正属于该类的比例。
- F1得分则综合考虑了查全率和查准率，用于平衡两者之间的关系。
三、实验工具及数据准备：
此实验将借助Python编程语言结合NumPy库来完成模型评估任务。我们将使用两个不同的CSV格式的数据集进行测试与验证工作。
四、总结
通过本次练习，学生们能够熟悉并应用多种评价标准对机器学习算法的效果做出科学合理的判断，并掌握利用特定软件环境实施这些技术的技巧。
5星
