【機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】回歸相關(guān)指標(biāo)優(yōu)化?
賽題理解，分析，規(guī)劃之回歸相關(guān)指標(biāo)優(yōu)化
此處我們列舉kaggle過往幾年中，在回歸問題中經(jīng)常出現(xiàn)的一些評估指標(biāo)，因為在數(shù)據(jù)競賽中我們更多的是考慮在特定評測指標(biāo)下如何對我們的指標(biāo)進行優(yōu)化來提升線上的排名，所以此處我們不對這些指標(biāo)的合理性進行探討，有興趣的可以去google上探討相應(yīng)指標(biāo)在實踐生產(chǎn)中的合理性。
在下面的篇章中，我們會給出回歸問題類的競賽中各類評估指標(biāo)以及Top方案采用的優(yōu)化方式，便于大家查詢，此處僅列舉常用的作為參考，很多獲獎的選手都是各種Loss的組合并最后做模型stacking得到的，這些我們會在后面系列的文章中慢慢提到。
1. RMSE(Root Mean Square Error)
1.1 定義
其中為測試樣本的個數(shù)，為第個樣本的真實值， 為關(guān)于第個樣本的預(yù)測結(jié)果；
1.2 案例
New York City Taxi Fare Prediction,2018 Predict Future Sales House Prices - Advanced Regression Techniques Restaurant Revenue Prediction BigQuery-Geotab Intersection Congestion Google Analytics Customer Revenue Prediction Tabular Playground Series - Jan 2021 Elo Merchant Category Recommendation Tabular Playground Series - Feb 2021
1.3 求解
RMSE可以直接優(yōu)化的函數(shù)，一般默認(rèn)選用平方損失函數(shù)進行優(yōu)化即可，很多工具包里面也稱之為L2損失。
2. MSE(Mean Square Error)
2.1 定義
其中為測試樣本的個數(shù)，為第個樣本的真實值， 為關(guān)于第個樣本的預(yù)測結(jié)果；
2.2 案例
暫無
2.3 求解
MSE是可以直接優(yōu)化的函數(shù)，所以直接默認(rèn)選用平方損失函數(shù)進行優(yōu)化即可，很多工具包里面也稱之為L2損失。
3. MAE(Mean Absolute Error)
3.1 定義
其中為樣本的個數(shù)，為第個樣本的真實值， 為關(guān)于第個樣本的預(yù)測結(jié)果；
3.2 案例
Allstate Claims Severity Basic Regression Competition How Much Did It Rain? II
3.3 求解
MAE在諸多工具包中也已經(jīng)有對應(yīng)的優(yōu)化函數(shù)，直接使用即可，有些包中也會稱之為L1損失函數(shù)。
4. RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)
4.1 定義
其中為測試樣本的個數(shù)，為第個樣本的預(yù)測結(jié)果，為第個樣本的真實值。
4.2 案例
Walmart Recruiting II: Sales in Stormy Weather Machinery Tube Pricing Sberbank Russian Housing Market New York City Taxi Trip Duration
4.3 求解
先對數(shù)據(jù)做log1p轉(zhuǎn)化，然后使用L2損失函數(shù)直接求解即可。
5. MAPE(Mean Absolute Percentage Error)
5.1 定義
5.2 案例
Cart Time Series
5.3 求解
如果采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對此類問題進行優(yōu)化，可以直接自己定義MAPE的Loss。
參考文章
Choosing the correct error metric: MAPE vs. sMAPE：https://towardsdatascience.com/choosing-the-correct-error-metric-mape-vs-smape-5328dec53fac What is the different MAE, MAPE, MSE, and RMSE:https://www.kaggle.com/learn-forum/52081 mape和smape，基于mae的回歸評價指標(biāo):https://zhuanlan.zhihu.com/p/259662864 Model Fit Metrics:https://www.kaggle.com/residentmario/model-fit-metrics
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