Лекция (5) (1185745), страница 2

Файл №1185745 Лекция (5) (Лекция (5)) 2 страницаЛекция (5) (1185745) страница 22020-08-25СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

ожидания отклика от предикторов линейная Ошибка  из N(0, 2) с константной дисперсией. Ошибки независимыПрименяется для: Прогнозирования – важна не интерпретируемсть модели, значимостькоэф. и т.д., а точность на тестовом наборе Разведочный анализ – важны значения и знаки коэф., уровнизначимости и доверительные интервалы, цель – выявитьинтерпретируемые зависимости в данных31Проблемы входных переменных и для KNNи для МНКНе релевантностьоткликуЗависимостьx4x20.70Input x2 has the0.60same informationas input x1. 0.500.40x1x3Выхода два: либо преобразование либо исключение...Сокращение размерности в SAS EMДано: входные переменные{x1,…,xn} и выходная (числоваяили бинарная) yЗадача: оставить только значимыеи независимые xiРаботает в два этапа:1.

Уделяет все xi, где R2(xi)<T1удаление незначимых2. Forward stepwise регрессияf(xi1,…xik) покаR2 (f(xi1,…xiik))-R2 (f(xi1,…xik-1))>T2удаление зависимыхПреобразования переменных: Дискретизация непрерывных Группировка категориальныхПроблема недообучения ипереобученияМодельный пример. Красные точки - наблюдения, синяя поверхность – истиннаязависимость Желтая поверхность линейная модельПлохая точность приближенияПроблема недообучения ипереобученияМодельный пример. Более сложные модели (сплайны или полиномиальныерегрессии или нейронные сети или еще что-то Справа модель не допускает ошибок на обучающем наборе. Это хорошо? Нет!ПереобучениеОсновная проблема методов машинного обучения!!!По сути:Высокая точность на тренировочном наборе и плохая на тестовомПричины:Сложность модели: например, для параметрических моделеймного степеней свободы (параметров модели) или слишкомсложное уравнение Шум и выбросы в тренировочной выборке Малый объем или неравномерность тренировочной выборкиОбобщающая способность:способность метода машинного обучения правильнопрогнозировать «отклик» для объектов и ситуаций, которых небыло в тренировочном наборе метод называется состоятельным, если он с большойвероятностью делает маленькую ошибку на данных, которых небыло в обучающей выборке Как оценить?Сложность модели...Сложность моделиСлишком сложная...Сложность моделиСлишком сложная...Экспериментальная оценка качествамоделиПредположим, что мы строим модельна обучающемнаборе данных, и хотим, чтобы она быланаилучшей.Мы можем вычислить среднеквадратичную ошибкупрогнозирования для Tr:Оценка может быть смещена в сторону более очевидныхмоделей.Вместо этого мы можем, если возможно, вычислить оценку,используя тестовый набор данныхОценка качества модели (сложнаязависимость, много шума)Кривая, обозначенная черным цветом, - истинные значения.Красная кривая на правом рисунке – MSETr , серая кривая – MSETr.Оранжевая, голубая и зеленая кривые соответствуют подгонкемоделей различной гибкости.Простые модели недообучены, сложные модели переобученыОценка качества модели (простаязависимость, много шума)Простые модели дают высокую обощающую способностьСложные модели переобученыОценка качества модели (сложнаязависимость, мало шума)Простые модели недообученыСложные обладают хорошей обобщающей способностьюНекоторые интуитивно понятныекомпромиссыТочность прогноза vs интерпретируемость.- Линейные модели легко интерпретируемы, тогда как более гибкиемодели как правило - нет.Хорошее качество подгонки vs переобучение илинедообучение.- Как определить, в какой момент подгонка наиболее точная?Простота vs черный ящик.- Мы часто предпочитаем более простую модель с участием меньшегоколичества переменных по сравнению с прогнозированием чернымящиком с участием их всех.Компромис отклонения смещенияПусть мы строим модельна некотором обучающем набореTr, и пусть- некоторый тестовый образец.

Если истиннаямодель(), тоЗаметим, чтоКак правило, когда сложностьувеличивается, дисперсиявозрастает, а смещение уменьшается. Таким образом, выборсложности, основанный на средних ошибках на тестах,представляет собой компромисс отклонения смещения.MSE декомпозицияˆ ]MSE  E[( Dˆ  D )2 ]  E[ Dˆ 2 ]  E[ D 2 ]  E[2 DD Var ( Dˆ )  Var ( D )  ( E[ Dˆ ]  E[ D ]) 2Дисперсия оценкиКвадрат смещенияДисперсия шума (независит от модели)Компромисс: Дисперсией vs Смещение!!!!Сложнее модель => точнее приближение => меньше смещение +++Сложнее модель => больше параметров => больше дисперсия --… и наоборот …Поиск баланса между точностью и сложностью = поиск компромисса междусмещением и дисперсиейMSE декомпозиция (примеры)D  f ( x)  D – наблюдения, f(.) – истинная зависимость, ε – шум N(0,σ)•K-NN:2112Dˆ ( x ) Di ,Var ( D )   , Var ( Dˆ ( x ))  2  Var ( Di )  ,k iN k ( x )k iN k ( x )k221 E ( Dˆ ( x ))  f ( x )     E ( Di )  f ( x )  , k iN k ( x ) 12MSE      f ( xi )  f ( x ) k  k iN k ( x )22•Линейная регрессия:pDˆ ( x )  x T ( X T X ) 1 X T D,Var ( D )   2 , Var ( Dˆ ( x ))   2 ,N2p 2 12ˆMSE        E[ D ( x )]  f ( x ) NN xКомпромис отклонения смещения длятрех примеровКачество на обучающем и тестовомнаборе.

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
2,06 Mb
Материал
Тип материала
Высшее учебное заведение

Список файлов лекций

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6489
Авторов
на СтудИзбе
303
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее