本文从模型的广义概念出发，引申出机器学习模型的基本定义，并就机器学习中容易混淆的概念——模型和算法，进行了详细对比和关系解读，最后列出了常见的模型评估指标与方法，供大家在学习机器学习的过程中起到一点参考作用。

　　先来看看对于模型的定义：从广义上讲：如果一件事物能随着另一件事物的改变而改变，那么此事物就是另一件事物的模型。模型的作用就是表达不同概念的性质，一个概念可以使很多模型发生不同程度的改变，但只要很少模型就能表达出一个概念的性质，所以一个概念可以通过参考不同的模型从而改变性质的表达形式。

　　当模型与事物发生联系时会产生一个具有性质的框架，此性质决定模型怎样随事物变化。

　　数学模型：用数学语言描述的一类模型。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程，也可以是它们的某种适当的组合，通过这些方程定量地或定性地描述系统各变量之间的相互关系或因果关系。除了用方程描述的数学模型外，还有用其他数学工具，如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。需要指出的是，数学模型描述的是系统的行为和特征而不是系统的实际结构。

　　机器学习模型其实是一种映射，可以将其看作是在给定输入情况（x）下、输出一定结果的函数f(x),如下图所示：

　　机器学习模型本质上是一种接受数据作为输入并生成输出的函数，在利用已知数据去预测未知数据的过程中，模型不仅要在已知样本上表现优秀，更要在未知样本上具有相近的表现。

　　由此，我们可以引申出机器学习的定义：机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

　　机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用已获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

　　算法：算法是指完成一个任务所需要的具体步骤和方法。也就是说给定初始状态或输入数据，经过计算机程序的有限次运算，能够得出所要求或期望的终止状态或输出数据。

　　机器学习算法有很多，例如线性回归、逻辑回归、决策树、人工神经网络、K- 最近邻、K- 均值等等。你可以把机器学习算法想象成计算机科学中的任何其他算法。

　　模型是在训练数据上运行机器学习算法后保存的“东西”，它表示用于进行预测所需的规则、数字和任何其他特定于算法的数据结构。

　　决策树算法的结果是一个由具有特定值的 if-then 语句树组成的模型。

　　神经网络 / 反向传播 / 梯度下降算法一起产生一个由具有特定值的向量或权重矩阵和特定值的图结构组成的模型。

　　如果将机器学习模型想象成一个“程序”，那么机器学习模型“程序”由数据和利用数据进行预测的过程组成。

　　通常情况下，算法是某种优化程序，即在训练数据集上使模型（数据 + 预测算法）的误差最小化。线性回归算法就是一个很好的例子。它执行一个优化过程（或用线性代数进行分析求解），找到一组权重，使训练数据集上的误差之和平方最小化。

　　例如，考虑线性回归算法和由此产生的模型。该模型由系数（数据）向量组成，这些系数（数据）与作为输入的一行新数据相乘并求和，以便进行预测（预测过程）。

　　我们真的只是想要一个机器学习的“模型”，而“算法”就是我们获得模型的路径。

　　例如，如果我们需要将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，我们需要一个软件程序来完成此任务。

　　我们可以坐下来，手动查看大量的电子邮件，然后写 if 语句来完成合格任务。人们已经试过这个方法。事实证明，这种方法是缓慢的、脆弱的，而且效果也不是很好。

　　相反，我们可以使用机器学习技术来解决这个问题。具体来说，像 朴素贝叶斯（Naive Bayes）这样的算法就可以从大量的历史邮件样本数据集中学习如何将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。

　　我们不想要“朴素的贝叶斯”，我们想要朴素贝叶斯给出的模型，就是我们可以用来对邮件进行分类的模型（概率向量和使用概率概率的预测算法）。我们想要的是模型，而不是用来创建模型的算法。

　　从这个意义上来说，机器学习模型是一个由机器学习算法自动编写、或创建、或学习的程序，用来解决我们的问题。

　　模型评估是对训练好的模型性能进行评估, 模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。

　　机器学习的任务有回归,分类和聚类，针对不同的任务有不同的评价指标。按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。

　　欠拟合（或称：拟合不足、欠配，英文：underfitting）是指模型在训练数据上没有获得充分小的误差．造成欠拟合的原因通常是模型学习能力过低，具体地说，就是模型参数过少或者结构过于简单，以至于无法学习到数据的内在结构和特征．例如，当用一个线性模型去拟合非线性数据时，会发生欠拟合．由此，可以通过增加模型参数和复杂度，提高学习能力，从而解决欠拟合问题．与欠拟合相对应的，是过度拟合．

　　泛化能力（generalization ability）是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

　　机器学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。

　　1）混淆矩阵：混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于模型的分类结果和实例的真实信息的比较 。

　　矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的线）准确率Accuracy：

　　1）兰德指数：兰德指数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结果，a表示在C与K中都是同类别的元素对数，b表示在C与K中都是不同类别的元素对数，则兰德指数为：

　　MatCloud+平台具有丰富的机器学习算法组件，拖拽组件搭建AI预测流程，实现机器学习全流程（数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估）自动化，构建材料“结构-成分-工艺-性能”的关系模型。所有计算的数据物性均可以导入到平台的物性数据库，选取所需要的物性数据导出到AI数据库作为机器学习的

　　首先介绍一下MatCloud+人工智能模块组件的一些主要功能（图1），其中数据预处理组件有两个功能组件，分别是关系热力图和缺失值处理。

　　特征工程模块的功能有6个，分别是特征离散化（功能是对连续型数值特征进行离散化）、特征缩放（功能是对选择的特征进行缩放，这是数据处理的一种方式，可以进行特征的标准化缩放和最小最大化缩放，最大程度上消除奇异样本特征带来的模型不稳定性）、特征编码（功能是对数字特征进行数字编码）、离群值替换（功能是对选定的特征进行离群值替换）、特征降维（功能是用于降低输入数据的维度）、特征/标签选择（功能是从数据中选取标签和特征）。

　　测试集/训练集的模块是用来设定测试集的比例，通常情况下，机器学习中测试集和训练集的数据划分比例为2：8，表示80%的数据用于模型训练，20%的数据用于模型测试。

　　（3）点击输入控制模块，将数据输入拖拽带右边空白界面（图3），点击【…】进行参数设置，上传准备好的数据集，点击保存。此页面支持数据集的查看、下载和删除。

　　（4）点击特征模块的特征/标签，拖拽到右边空白处，点击【…】进行参数设置，分别选择数据集中的标签列和特征列（图4），点击保存。

　　（5）热力图的绘制，点击特征工程中的热力图选项，拖拽到右边空白处，依次将【数据输入】、【特征标签选择】、【关系热力图】进行连接，点击关系热力图组件的【…】进行参数设置，点击右侧获取，就可以得到关系热力图的绘制结果（图5）

　　（6）搭建机器学习模型训练。首先，点击【输入控制】，拖拽【分支控制器】；其次，点击【组件】中的【回归算法】，依据需要选择相应的机器学习算法进行建模，这里我们选择了【XGBoost】、【线性回归】、【决策树】；最后拖拽【结果汇总】，方便模型结果的查看。

　　（7）查看机器学习的模型训练结果。点击【结果汇总】的【…】参数设置，点击结果查看，图7可以看到各个算法对应的模型评估指标mse（mean squared error 均方误差）、rmse（root mean squared error均方根误差）、mae（mean absolute error 平均绝对误差）和r2（决定系数），通过这四个指标可以得到哪个算法的效果最好。图8展示了XGBoost算法的模型训练结果及回归图。

　　MatCloud+平台人工智能模块的机器学习模型训练工作流搭建完毕。从模块搭建的流程中可以看出MatCloud+平台人工智能模块对比传统机器学习的优点：

　　和传统的机器学习需要提前掌握大量的编程知识相比，MatCloud+平台人工智能模块实现零代码编程，无需任何代码基础，拖拽所需功能化流程即可建立机器学习流程；

　　传统的机器学习需要下载和安装很多软件包，配置环境变量等繁琐的步骤为前提，MatCloud+平台人工智能模块可以实现零下载，无安装的情况下实现多算法选择，无需下载和安装任何算法软件包，并有超过8个热门机器学习算法可供选择；

　　传统机器学习调整模型参数需要编写大量的代码进行测试，MatCloud+平台人工智能模块可以实现自动调参训练机器学习模型，只需修改相应的功能组件参数，无需编写复杂的模型调参代码，并自带网格调参搜索功能；

　　平台提供强有力的后台超算中心，大数据集也可以轻松建模，不必为如何配置一台机器学习工作站而苦恼！EBET易博真人平台