机器学习系列(二十四)——交叉验证与偏方差权衡1、方差是指数据的一点点扰动都会较大地影响模型，通常原因是使用的模型太过复杂，如高次幂多项式回归，方差一般和过拟合联系在一起，过拟合会极大引入方差 。
2、对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理的诊断方法 。偏差：描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距 。偏差越大，越偏离真实数据 。
3、人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等 。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才 ， 推动人工智能一级学科建设 。
4、如上图所示 ， 我们理想的模型应该是低方差，低偏差的，但实际上方差和偏差是两个矛盾体，不可兼得，如下图所示，模型复杂度和方差偏差联系 。
5、由于随机特征选择，与常规套袋相比 ， 树木之间的相互独立性更高，这通常会带来更好的预测性能(由于更好的方差偏差权衡)，而且速度更快，因为每棵树只能从功能的一个子集 。
6、让人们能在做决定时掌握更多信息，用机器学习和数据分析打造了一个购车推荐...，进而将均方差减小到最小 ， 同时保证模型是最简单的，我使用了10折交叉验证 。
k折交叉验证方法能够解决1、这里是一个3折交叉验证，将训练数据等分为3份 ， 其中2份做训练1份做验证来调参 。这样可以得到3个模型，将这3个模型结果的均值作为调参的最终结果，这样做比只有一个验证集要优秀很多 。
2、K 的选取决定了拟合的误差 ， 通过K值的选?。?可以解决过拟合和欠拟合的问题 。偏差和方差无法避免，只能尽量减少其影响 。
3、bias） 。一般可以将 k 作为超参数调试 ， 根据表现选择合适的 k 值 。k 折交叉验证能够有效提高模型的学习能力，类似于增加了训练样本数量 ， 使得学习的模型更加稳健 ， 鲁棒性更强 。选择合适的 k 值能够有效避免过拟合 。
4、然后重复以上流程，直到所有的子集都做过一次验证集，将所有的性能指标求平均值得到最终的模型性能评估 。常见的交叉验证方法有：简单交叉验证、k折交叉验证和留一交叉验证 。
5、最简单的随机拆分，一般拆为80%训练集20%测试集 或 70%训练集30%测试集 。使用训练集训练 ， 然后使用测试集测试模型效果 。k折交叉验证：把整个数据集设法均分成k折（一般为随机拆分） 。
交叉验证,K折交叉验证的偏差和方差分析交叉验证得到最优模型的最好的准确率一般相对于不使用交叉验证准确率都会略低，这是因为不使用交叉验证的情况下出现了过拟合现象 。
将数据集随机划分成两部分 ， 一部分作为训练集，另一部分作为测试集 。简单交叉验证的缺点在于只能评估一次模型性能 ， 结果会受到数据划分的影响 。
通过计算 K 次的预测误差，对其平均便会得到 1 个交叉验证误差，以上过程即为 K-fold 交叉验证 。K 的选取决定了拟合的误差 ， 通过K值的选取，可以解决过拟合和欠拟合的问题 。偏差和方差无法避免，只能尽量减少其影响 。
k 值较大，训练集越接近整个训练样本 ， 有利于减小模型偏差（bias） 。一般可以将 k 作为超参数调试 ， 根据表现选择合适的 k 值 。
K折交叉验证需要注意的是要对样本进行随机采样，然后就是K值的选择 。
缓解过拟合，参数调优的问题 。K折交叉验证用于模型调优，所有的数据都被用来训练，会导致过拟合，K折交叉验证可缓解过拟合 。k折交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题 。
matlab中使用libsvm如何实现参数寻优【k折交叉验证代码python，python5折交叉验证】目的：将libsvm-11\matlab 中 libsvmwrite.c 等 C文件编译成 libsvmread.mexw32 等matlab文件，这样就可以在command window中被直接调用了 。
SVM在matlab中实现：首先需要MATLAB SVM Toolbox，将其中的文件解压并命名为svm 。将文件拷到E：\matlab\toolbox 。打开matlab点击set path---add folder ，然后把工具箱文件夹添加进去就可以了 。
‘训练矩阵’，‘训练标签’ Showplot，ShowplotValue， ...)，而libsvm的格式需要把标签写在第一个参数 ， 若想使用自带的，那么把libsvm的路径从搜索路径中删除 即set path然后remove，并且把当前目录切换到toolbox下 。
testing_instance_matrix，model，libsvm_options)因此，你要么返回一个predicted_label，要么返回三个 。
如何进行变量筛选和特征选择(三)?交叉验证好的特征应该与目标变量有相关性，并且彼此之间尽量减少多重共线性 。特征选择的方法有很多，例如通过相关性分析、卡方检验、互信息等方法来选择与目标变量关系较强的特征 。
交叉验证：交叉验证是一种评估模型性能的有效方法 。通过将数据集分成多个子集，并在每个子集上分别进行模型训练和测试，可以获得更准确的结果 。交叉验证还可以用于模型选择 ， 确定最佳的模型参数 。
过滤式方法：这个方法是先利用某个标准（如相关系数或置信度）对所有特征进行评价，然后选取最佳的特征子集作为初始特征，再进一步进行模型训练和优化 。
特征选择：选择适当的特征来建立模型 。根据收集到的数据，筛选出与存款意愿相关的特征 ， 例如年龄、职业稳定性、收入水平以及过往的金融行为等 。这些特征应该是客户存款意愿的潜在指标 。
在进行残差检验时，检查模型残差是否符合正态分布、同方差和独立的假设 。模型优化：基于模型评估和检验的结果，对模型参数进行调整 ， 以提高模型的预测精度和准确性 。通常采用的优化方法包括交叉验证、正则化和特征选择等 。
处理共线性：处理共线性的方法有多种，常用的方法有： 删除变量；合并变量； 正则化方法；主成分分析 。重新评估模型：在处理共线性后，重新评估模型的性能和准确性 。
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