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
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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Matlab优化工具箱简介1.MATLAB求解优化问题的主要函数 2.优化函数的输入变量使用优化函数或优化工具箱中其它优化函数时, 输入变量见下表: 3. 优化函数的输出变量下表: 4．控制参数options的设置 Options中常用的几个参数的名称、含义、取值如下:(1) (2) &nb
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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基础准备上篇文章，草堂君介绍了如何检验结构方程模型的拟合效果，包括整体模型拟合度指标、测量模型质量指标和结构模型质量指标，其中分析测量模型和结构模型质量的方法是我们前面介绍过的因子分析和路径分析，大家可以点击下方文章链接回顾：AMOS分析技术：结构方程模型的拟合度评价指标草堂君今天将用一篇文章来介绍反映结构方程模型整体拟合度好坏的指标，因为接下来具体介绍AMOS的分析文章时，这些结果的计算原理和公
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2024-01-25 21:34:34
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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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从四个度量维度被定义后，有许多测量质量评估指标维度的方法陆续被提出，本文仅针对Fitness指标，让我们从早期的研究者工作中介绍一个简单的Fitness指标度量方法。1.背景回顾上节内容，我们简单地介绍了四种质量维度，对拟合度和准确度的计算给出了定义，但是由于模型中存在的循环情况，使得定义计算对于现实大多数情况都不适用。因此，在2006年Weijters A提出了启发式的挖掘算法，并给出了一个拟合
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
之前这篇文章，我分析了一下深度学习中，模型过拟合的主要原因以及解决办法： 这篇文章中写一下深度学习中，模型欠拟合的原因以及一些常见的解决办法。也就是为什么我们设计的神经网络它不收敛？这里还是搬这张图出来， 所谓欠拟合（也就是神经网络不收敛），它的表现就是训练集上的性能表现很辣鸡，测试集的表现同样很辣鸡。一个良好的模型，它应该是训练集上表现很好，测试集上表现也很好的。下面我列举几
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2023-10-27 19:02:53
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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
import matplotlib
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2024-04-07 15:43:39
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# 项目方案：机器学习算法如何评估拟合度
## 一、项目背景
随着大数据时代的到来，机器学习的应用越来越广泛。在训练机器学习模型时，评估拟合度是核心任务之一。拟合度的评估直接影响模型的性能和预测的准确性。本文将讨论如何通过不同的机器学习算法来评估模型的拟合度，并提供可操作的代码示例。
## 二、拟合度的概念
拟合度（Goodness of Fit）是指模型对观察数据的解释能力。常见的衡量标
第一R-squareda and Adjusted R-squared R-squared：定义：衡量模型拟合度的一个量，是一个比例式，比例区间为[0,1],越接近1，表示模型拟合度越高公式：R-squared= SSR/SST &n
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2023-12-19 09:44:38
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欠拟合：欠拟合表示模型在训练集上的表现比较差，具体表现就是模型在训练集上的误差比较大，原因就是模型表现不了数据欠拟合的缓解办法：采用更大的模型使用更多的特征使用更好的优化算法，比如说加入momentum或者RMSprop，或者使用更好的算法，比如Adam。寻找更好的新神经网络架构，或者说更好的超参数。这些手段包罗万有，你可以改变激活函数，改变层数或者隐藏单位数，虽然你这么做可能会让模型规模变大。或
文章目录戴明回归目标函数求解结果验证正交回归附录：详细推导过程对$x_i^{\star}$求导:对$b$求导:对$a$求导: 上一篇是用正交回归算法来拟合直线。本文将正交回归一般化，当原始点的横纵坐标都有噪声和误差，并且噪声不同时，就可以考虑在目标函数中假如权值。这样看起来就像是斜投影，所以也可以说是优化的斜距离。 戴明回归正交方法考虑的是自变量和因变量有相同方差的情况。但是更一般的，可能自变
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2024-06-02 23:28:21
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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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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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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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