1. 尝试线性回归模型解决欠拟合(with codes)尝试用线性回归模型，来解决欠拟合问题，效果不好 我们可以使用线性回归模型来拟合数据，然而，在现实中，数据未必总是线性（或接近线性）的。当数据并非线性时，直接使用LinearRegression的效果可能会较差，产生欠拟合。import numpy as np
import matplotlib as mpl
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2024-04-07 15:43:39
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概念：欠拟合：拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为欠拟合拟合：拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为合适拟合过拟合：拟合的函数和训练集误差完美匹配，我们称这种情况为合适拟合欠拟合原因：欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练，误差大。 解决方法：1.添加其他特征项,有时候我们的模型出现欠拟合的时候是因为特征不够导致的，可以添加其他的特征项
一 、模型不达标调整模型构建就是——科学的研究问题的数学表达；比如线性回归模型中的模型公式。在进行建模时，很多同学会遇到模型不达标的问题，这种情况很常见，通常需要进行模型不达标的调整。模型不好如何处理模型拟合不好，我们能想到的原因主要有以下几个方面其一：样本的多少通常情况下，样本越多，样本的数据质量越高，那么会对模型拟合有正向的帮助；其二：测量指标的好坏与多少如果选取的指标不能很好地代表所研究的问
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2024-05-18 18:13:51
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如何避免量化交易策略模型过度拟合引言：量化交易建模最重要的一个方面是避免过度拟合。过度拟合是统计学和机器学习领域的概念，指的是模型在训练数据中拟合程度很好，但在测试数据中表现却不如人意。一、过度拟合的影响传统的机器学习问题，此类过度拟合的不会很明显。比如对于分类问题，一般训练集准确度99%，测试集即使过度拟合也有95%，这其实影响并不会很大。但是对于金融数据而言，由于数据的高噪音及时间序列特征，训
原文：
Real-World Machine Learning: Model Evaluation and Optimization
作者：Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就
# 提高Python多项式拟合的拟合度方案
## 引言
在数据分析和建模过程中，拟合度是衡量模型准确性的重要指标。多项式拟合作为一种常用的回归分析方法，能够通过构造多项式函数来近似复杂的数据分布。然而，调整多项式的阶数和优化拟合过程是提高拟合度的关键。本文将探讨如何通过多项式阶数选择、正则化以及交叉验证等方法来提高Python中多项式拟合的拟合度，并提供相应的代码示例。
## 项目目标
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1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合第二张图片拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为 合适拟合第三张图片拟合的函数完美的匹配训练集数据，我们称这种情况为 过拟合 类似的，对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题，如下三
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2024-03-15 08:11:10
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欠拟合和过拟合的出现原因以及解决方法**欠拟合****过拟合** 机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标 过拟合(overfitting)和欠拟合(
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2024-07-29 15:33:16
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引言在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特
目录 1、基本介绍2、原因3、解决方法4、正则化4.2 L2正则化4.1 L1正则化 1、基本介绍过拟合：指为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。当训练数据不够多时，者over-training时，经常会导致over-fitting（过拟合），如下图所示：欠拟合：指模型没有很好地捕
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2024-08-24 21:04:17
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回归（regression）是一种统计学的数据拟合方法，逐步的逼近最佳拟合曲线，这个过程中数据看起来似乎渐渐的“回到”这条曲线上。回归分析不仅用于产生拟合曲线，还可以分析数据有“多符合”这条拟合曲线，也即是拟合的置信度。 所以可以简单的认为拟合是目的，回归是实现数据拟合的一种分析方法，除了回归分析以外，还有曲线平滑等其他拟合方法。多项式回归假设函数： 损失函数：和简单线性回归、多变量线性回归一样，
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2024-03-18 20:52:50
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文章目录
欠拟合
一、什么是欠拟合？
二、欠拟合出现原因
三、解决欠拟合(高偏差)的方法
过拟合
一、什么是过拟合？
二、过拟合出现原因
三、解决过拟合(高方差)的方法
欠拟合
一、什么是欠拟合？
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据
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2024-04-07 00:04:56
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借用Andrew Ng的PPT，下图分别对应特征多项式阶数d=1、2、4的情况，由此可知，特征多项式的阶数不是越高越好。
一、欠拟合的解决方法 1、分析数据，增加特征维度
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2024-03-18 19:46:24
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回归分析是机器学习中的经典算法之一，用途广泛，在用实际数据进行分析时，可能会遇到以下两种问题过拟合, overfitting欠拟合, underfitting在机器学习中，首先根据一批数据集来构建一个回归模型，然后在用另外一批数据来检验回归模型的效果。构建回归模型所用的数据集称之为训练数据集，而验证模型的数据集称之为测试数据集。模型来训练集上的误差称之为训练误差，或者经验误差；在测试集上的误差称之
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2024-04-14 15:15:22
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所有代码块都是在Jupyter Notebook下进行调试运行，前后之间都相互关联。 文中所有代码块所涉及到的函数里面的详细参数均可通过scikit-learn官网API文档进行查阅，这里我只写下每行代码所实现的功能，参数的调整读者可以多进行试验调试。多动手！！！主要内容： 线性回归方程实现 梯度下降效果 对比不同梯度下降策略 建模曲线分析 过拟合与欠拟合 正则化的作用 提前停止策略一、线性回归Ⅰ
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2024-04-24 16:16:24
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内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第三章内容的Solving the Problem of Overfitting部分。
一、The Problem of Overfitting（过拟合问题）
1、下面是线性回归的例子，图一、图二、图三反映了三种情况，下见图注释。 2、下面是logistic回归的例子，同样，图一、图二、图三反映了三种情况： 3、过拟合问题产生
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2024-03-10 19:53:14
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线性回归的不足(直线)——可能欠拟合 多项式回归实际上是比线性回归更加逼近真实模型函数的泰勒更高阶展开式,即可以用函数模型的泰勒展开式来解释为什么多项式回归要比线性回归拟合的更好 但是并不是越高阶多项式就越好——过拟合 用NFL原理来解释过拟合现象(对训练集的拟合太好,但对预测集的预测结果并不好) 解决方法:正则化选择多少阶才合适:BIC/AIC:赤池信息准则 (AIC Akaike’s Info
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2023-12-31 14:43:01
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1 定义过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单) 那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会
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2023-07-27 22:43:38
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1、过拟合所谓过拟合就是：把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致训练出的模型其泛化能力降低，这就是过拟合。如何解决？ 1）Early stopping Early stopping便是一种通过提前截断迭代次数来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。 Early stopping方法的具体做法是，在每
【实验目的】理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；理解逻辑回归的sigmoid函数；理解逻辑回归的损失函数；针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。【实验内容】1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考试成绩来确定他们的入学机会。您有来自
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2024-10-07 16:03:54
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