线性回归

定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
线性回归的误差大小通过损失函数来计算–最小二乘法，目的是去寻找最小损失对应的权重值。
计算最佳权重的两种方法：
1.正规方程 w =(X^TX^-1)X^TY：缺点是当特征过于复杂时，求解速度太慢
2.梯度下降
适用于训练数据规模十分庞大的任务

正规方程API：sklearn.linear_model.LinearRegression
梯度下降API：sklearn.linear_model.SGDRegression
其中回归参数为coef_
回归性能的评估：均方误差MSE：
API:sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true,y_predict)

欠拟合和过拟合

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，但是在训练数据外的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，但是在训练数据外的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)
欠拟合出现的原因：学习到的特征数据过少，应该增加数据的特征数量
过拟合出现的原因：原始数据过多，存在一些嘈杂特征，模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾各个测试数据点
解决办法：进行特征选择；交叉验证；正则化
L2正则化的API：sklearn.linear_model.Ridge(alpha)
岭回归与线性回归的的对比：
回归得到的回归系数更符合实际，更可靠。另外，能让估计参数的波动范围变小，变的更稳定。在存在病态数据偏多的研究中有较大的实用价值

线性回归；欠拟合和过拟合相关推荐

1.8 欠拟合和过拟合-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
欠拟合和过拟合问题在上一节中,我们利用多项式回归获得更加准确的拟合曲线,实现了对训练数据更好的拟合.然而,我们也发现,过渡地对训练数据拟合也会丢失信息规律.首先,引出两个概念: 欠拟合(under ...
[pytorch、学习] - 3.11 模型选择、欠拟合和过拟合
参考 3.11 模型选择.欠拟合和过拟合 3.11.1 训练误差和泛化误差在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error ...
欠拟合和过拟合以及如何选择模型
模型选择.欠拟合和过拟合在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现.如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训 ...
从零开始学Pytorch（五）之欠拟合和过拟合
本文首发于微信公众号"计算机视觉cv" 模型选择.过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差(training error)指模型在训练数据集上表现出的误差,泛化误差(gener ...
机器学习：什么是欠拟合和过拟合
https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 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 ...
1.5 欠拟合和过拟合
1.5 欠拟合和过拟合欠拟合(Underfitting):选择的模型过于简单,以致于模型对训练集和未知数据的预测都很差的现象. 过拟合(Overfitting):选择的模型过于复杂(所包含的参数过多 ...
什么是欠拟合现象_欠拟合和过拟合是什么？解决方法总结
欠拟合与过拟合欠拟合是指模型在训练集.验证集和测试集上均表现不佳的情况: 过拟合是指模型在训练集上表现很好,到了验证和测试阶段就大不如意了,即模型的泛化能力很差. 欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中 ...
欠拟合和过拟合，多项式函数实验
多项式函数拟合实验为了理解模型复杂度和训练数据集大小对欠拟合和过拟合的影响,下面我们以多项式函数拟合为例来实验.首先导入实验需要的包或模块. 我们将生成一个人工数据集.在训练数据集和测试数据集中,给 ...
从多项式函数拟合实验出发浅谈“模型选择、欠拟合和过拟合”问题
在本笔记中,我们将从简单易懂的多项式函数拟合实验出发,谈一谈如今做机器学习绕不开的三个重要概念:模型选择.欠拟合和过拟合,并且进一步挖掘如何选择模型.如何避免欠拟合和过拟合问题.本笔记主要从下面五个方 ...

线性回归；欠拟合和过拟合

线性回归

欠拟合和过拟合

线性回归；欠拟合和过拟合相关推荐

最新文章

热门文章