一.首先要做什么

以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。
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为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量$x$x。我们可以选择一个由100个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为1，不出现为0），尺寸为100×1
为了构建这个分类器算法，我们可以做很多事，例如：

1. 收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本

2. 基于邮件的路由信息开发一系列复杂的特征

3. 基于邮件的正文信息开发一系列复杂的特征，包括考虑截词的处理

4. 为探测刻意的拼写错误（把watch 写成w4tch）开发复杂的算法

二. 误差分析

构建一个学习算法的推荐方法为：
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1. 从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法
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2. 绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择
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3. 进行误差分析：人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的样本，看看这些样本是否有某种系统化的趋势

以我们的垃圾邮件过滤器为例，误差分析要做的既是检验交叉验证集中我们的算法产生错误预测的所有邮件，看：是否能将这些邮件按照类分组。例如医药品垃圾邮件，仿冒品垃圾邮件或者密码窃取邮件等。然后看分类器对哪一组邮件的预测误差最大，并着手优化。
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三.类偏斜的误差度量

例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有0.5%的实例是恶性肿瘤。假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那么误差只有0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有1%的误差。这时，误差的大小是不能视为评判算法效果的依据的。
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查准率（Precision）和查全率（Recall） 我们将算法预测的结果分成四种情况：
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1. 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真
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   2.正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假
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   3.错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假
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   4.错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真
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   则：查准率=TP/(TP+FP)。例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
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   查全率=TP/(TP+FN)。例，在所有实际上有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
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   这样，对于我们刚才那个总是预测病人肿瘤为良性的算法，其查全率是0。
   
   

四.查准率和查全率之间的权衡

假使，我们的算法输出的结果在0-1 之间，我们使用阀值0.5 来预测真和假。

查准率**(Precision)=TP/(TP+FP)**
例，在所有我们预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
查全率**(Recall)=TP/(TP+FN)**例，在所有实际上有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。

如果我们希望只在非常确信的情况下预测为真（肿瘤为恶性），即我们希望更高的查准率，我们可以使用比0.5更大的阀值，如0.7，0.9。这样做我们会减少错误预测病人为恶性肿瘤的情况，同时却会增加未能成功预测肿瘤为恶性的情况。

如果我们希望提高查全率，尽可能地让所有有可能是恶性肿瘤的病人都得到进一步地检查、诊断，我们可以使用比0.5更小的阀值，如0.3。

我们可以将不同阀值情况下，查全率与查准率的关系绘制成图表，曲线的形状根据数据的不同而不同：

我们希望有一个帮助我们选择这个阀值的方法。一种方法是计算F1 值（F1 Score），其计算公式为：

${{F}_{1}}Score:2\frac{PR}{P+R}$F1​Score:2P+RPR​

我们选择使得F1值最高的阀值。

五.机器学习的数据

我听半天也没搞懂他要表达个什么，例子不停的换【哭泣】