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機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合
2017-03-20
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機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合

1. 什么是欠擬合和過擬合

先看三張圖片，這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集的關(guān)系

第一張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較大，我們稱這種情況為 欠擬合

第二張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較小，我們稱這種情況為 合適擬合

第三張圖片擬合的函數(shù)完美的匹配訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，我們稱這種情況為 過擬合 

類似的，對于邏輯回歸同樣也存在欠擬合和過擬合問題，如下三張圖

2. 如何解決欠擬合和過擬合問題

欠擬合問題，根本的原因是特征維度過少，導(dǎo)致擬合的函數(shù)無法滿足訓(xùn)練集，誤差較大。

欠擬合問題可以通過增加特征維度來解決

過擬合問題，根本的原因則是特征維度過多，導(dǎo)致擬合的函數(shù)完美的經(jīng)過訓(xùn)練集，但是對新數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果則較差。

解決過擬合問題，則有2個(gè)途徑

減少特征維度; 可以人工選擇保留的特征，或者模型選擇算法

正則化; 保留所有的特征，通過降低參數(shù)θ的值，來影響模型

3. 正則化

回到前面過擬合例子, h(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + θ3x3 + θ4x4

從圖中可以看出，解決這個(gè)過擬合問題可以通過消除特征x3和x4的影響, 我們稱為對參數(shù)的懲罰, 也就是使得參數(shù)θ3, θ4接近于0。

最簡單的方法是對代價(jià)函數(shù)進(jìn)行改造，例如

這樣在求解最小化代價(jià)函數(shù)的時(shí)候使得參數(shù)θ3, θ4接近于0。

正則化其實(shí)就是通過對參數(shù)θ的懲罰來影響整個(gè)模型

4. 線性回歸使用正則化

前面幾篇文章中，線性回歸的代價(jià)函數(shù)J(θ)表達(dá)式如下

正則化后，代價(jià)函數(shù)J(θ)表達(dá)式如下，注意j從1開始

注意λ值不能設(shè)置過大，否則會導(dǎo)致求出的參數(shù)除了θ0，其它θ1,θ2 ... θn值約等于0，導(dǎo)致預(yù)測函數(shù)h(x)出現(xiàn)極大偏差

我們的目標(biāo)依然是求J(θ)最小值，我們還是用梯度下降算法和正規(guī)方程求解最小化J(θ)

1. 梯度下降算法(注意需要區(qū)分θ0和其它參數(shù)的更新等式)

2. 正規(guī)方程

對于正規(guī)方程來，需要修改等式如下

系數(shù)λ 所乘的矩陣為 (n+1)*(n+1)維

5. 邏輯回歸使用正則化

和線性回歸模型類型，邏輯回歸也可以通過正則化來解決過擬合問題。

邏輯回歸的代價(jià)函數(shù)J(θ)表達(dá)式如下數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

正則化邏輯回歸的代價(jià)函數(shù)，是在等式后加上一項(xiàng)，注意j從1開始

同樣的用梯度下降算法求解最小化J(θ)，也需要做改變

不同的是邏輯回歸模型中的預(yù)測函數(shù) h(x)和線性回歸不同

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