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PPT,a clickto unlimitedpossibilities汇报人PPTC ON TE NT SPARTONEPART TWO线性回归模型是一种预测模型,线性回归模型可以通过最小二乘用于预测因变量与自变量之间的法进行参数估计关系添加标题添加标题添加标题添加标题线性回归模型假设因变量与自变线性回归模型可以用于预测、解量之间的关系是线性的释和决策支持l逻辑回归是一种分类模型,用于预测二分类变量l逻辑回归模型使用逻辑函数(logistic function)将线性回归模型的输出转换为概率l逻辑回归模型的参数可以通过最大似然估计(maximum likelihoodestimation)进行估计l逻辑回归模型在医疗、金融、市场营销等领域有广泛应用决策树回归模型是一种基于决策树的回归模型,用于预测连续值决策树回归模型通过构建决策树来预测目标变量的值,每个节点代表一个特征,每个分支代表一个特征值决策树回归模型的优点是易于理解和解释,可以处理非线性关系,并且可以处理缺失值决策树回归模型的缺点是容易过拟合,需要剪枝和正则化来防止过拟合PART THREE集成学习将多个回归模型进行回归模型包括线性回归、逻辑组合,以提高预测精度回归、SVM等添加标题添加标题添加标题添加标题集成方法包括Boosting、应用领域金融、医疗、市场营Bagging、Stacking等销等原理基于支持特点具有较强应用广泛应用优缺点优点是向量机(SVM)的泛化能力,能于金融、医疗、具有较强的泛化原理,通过最大够处理非线性回气象等领域能力,缺点是计化分类间隔来最归问题算复杂度较高,小化回归误差需要大量的训练数据神经网络回归模型是一种基于神经网络的回归神经网络回归模型的主要组成部分包括输入层、模型,它通过模拟人脑的神经网络结构,实现隐藏层和输出层,其中隐藏层可以有多个对数据的非线性回归神经网络回归模型的训练过程是通神经网络回归模型在许多领域都有广泛的应用,如金融、医疗、制造业等过反向传播算法进行的,通过不断调整网络权重,使得预测输出与实际输出之间的误差最小化贝叶斯回归模贝叶斯回归模贝叶斯回归模贝叶斯回归模型是一种基于型可以处理非型可以提供预型在金融、医贝叶斯定理的线性、高维、测的置信区间,疗、市场营销回归模型缺失数据等问有助于决策等领域有广泛题应用PART FOURl股票价格预测利用回归模型预测股票价格走势l汇率预测利用回归模型预测汇率变动趋势l信用评分利用回归模型评估客户信用风险l风险管理利用回归模型评估金融风险,制定风险管理策略情感分析文本分类命名实体机器翻译问答系统语音识别分析文本将文本分识别识将一种语回答用户将语音转中的情感为不同的别文本中言的文本提出的问化为文本,倾向,如类别,如的人名、翻译成另题,如搜如语音输正面、负新闻、小地名、机一种语言索引擎、入法、语面、中立说、科技构名等实的文本智能客服音助手等等等体等推荐系统的应回归模型在推回归模型在推回归模型在推用场景电商、荐系统中的应荐系统中的优荐系统中的挑社交媒体、视用预测用户势能够处理战如何处理频网站等行为,提高推大量数据,提数据稀疏、冷荐准确性高计算效率启动等问题疾病诊断通过回归模型预测疾病的发生和发展药物疗效评估药物对疾病的治疗效果患者预后预测患者的预后和生存率医疗资源分配优化医疗资源的分配和使用PART FIVE定义均方误差是回归模型预测值与实际值之差的平方和的平均值计算公式MSE=1/n∑y_i-y_i^^2意义MSE越小,说明回归模型预测值与实际值越接近,模型性能越好应用MSE常用于评估回归模型的性能,如线性回归、逻辑回归等定义均方根误差是预测值与实际值之差的平方和的平方根计算公式RMSE=sqrtsumy_pred-y_true^2/n优点RMSE可以反映预测值与实际值之间的差异程度缺点RMSE对异常值敏感,可能会受到极端值的影响定义平均绝对误差是预测值与实际值之间差的绝对值的平均值计算公式MAE=1/n*Σ|y_i-y_i|优点对异常值不敏感,可以更好地反映预测值的准确性缺点不能反映预测值的偏差程度,不能区分正负误差定义表示模计算公式R²意义R²越大,应用广泛应型拟合优度的=1-模型拟合效果用于回归分析、统计量SSR/SST越好方差分析等领域PART SIX目的防止过拟合,提高模型的泛化能力正则化方法L1正则化、L2正则化、Elastic Net正则化等正则化参数调整正则化强度,影响模型的复杂度和泛化能力正则化效果降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力,减少过拟合风险特征选择选择对模型预测结果影响最大的特征降维将高维数据转化为低维数据,提高模型效率特征选择方法过滤法、包装法、嵌入法等降维方法主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、非负矩阵分解(NMF)等超参数调整通过调整模型参数,提高模型性网格搜索的优点可以全面搜索所有可能的参能数组合,找到最优参数网格搜索一种自动调整超参数的方法,通过网格搜索的缺点计算量较大,需要较长时间遍历所有可能的参数组合,找到最优参数才能找到最优参数超参数调整方法包括随机搜索、网格搜索、超参数调整与网格搜索的应用在回归模型中,可以通过调整超参数和进行网格搜索来优化模型性能,提高预测准确性贝叶斯优化等原理在训练过程中,如果模型应用在深度学习、机器学习等的性能不再提高,就停止训练领域广泛应用添加标题添加标题添加标题添加标题优点可以避免过拟合,提高模注意事项需要设置合适的停止型的泛化能力条件,如训练轮次、验证集误差等汇报人PPT。