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大数据集上的回归:为什么准确率会下降？

大数据集上的回归模型准确率下降可能由以下原因导致：

过拟合：当回归模型过度拟合训练数据时，其在新数据上的预测能力会下降。过拟合指的是模型过于复杂，过度适应了训练数据中的噪声和异常值，导致在新数据上的泛化能力较差。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据量、使用正则化技术（如L1、L2正则化）和特征选择等。
数据质量问题：大数据集中可能存在数据缺失、异常值、噪声等问题，这些问题会影响回归模型的准确性。在建立回归模型之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声等。
特征选择不当：回归模型的准确率也可能受到特征选择不当的影响。如果选择的特征与目标变量之间的相关性较低，或者存在多重共线性等问题，都会导致模型的准确率下降。在特征选择时，可以使用相关性分析、主成分分析等方法来选择最相关的特征。
数据分布变化：当大数据集上的回归模型在新的数据分布下进行预测时，由于数据分布的变化，模型的准确率可能会下降。这可能是因为新数据中存在与训练数据不同的特征模式或关系。为了解决这个问题，可以使用领域自适应方法或在线学习方法来适应数据分布的变化。
模型选择不当：回归模型的选择也可能影响准确率。不同的回归模型适用于不同类型的数据和问题。选择合适的回归模型可以提高准确率。常见的回归模型包括线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归等。

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AAAI 2021中的目标检测（详细版with code）

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Richard Sutton 直言卷积反向传播已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传播

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机器学习入门 8-5 学习曲线

将数据集划分为训练数据集和测试数据集，其中训练数据集用于训练模型，而测试数据集用于评估模型的泛化能力，训练学习模型的目的是选出泛化能力最强的模型，而这一系列不同的模型是通过模型复杂度体现的，因此简单来说就是选择在测试集上准确率最高时候的模型复杂度...为了能够选择在测试集上准确率最高时候的模型，模型复杂度曲线就应运而生。 ?...在最终的时候，训练误差和测试误差大体是在一个级别上的，不过测试误差还是要比训练误差高一些，这是因为训练数据拟合的过程，可以把训练数据集拟合的比较好，相应的误差会小一些，但是泛化到测试数据上的时候，误差还是可能会大一些...相应的train,test这两个曲线趋于稳定的位置，比最佳情况趋于稳定的位置要高一些，说明无论是对测试数据集来说还是训练数据集来说相应的误差都比较大，这是因为本身模型选择的就是不对的，所以即使在训练数据集上误差也是大的...在训练数据集上，相应的误差不大，和最佳情况下的误差是差不多的，甚至如果更极端一些，degree取值更高的话，训练数据集的误差会更低，但是问题在于，测试数据集的误差相对来说比较大，并且测试数据集的误差离训练数据集的误差比较远

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课后作业（二）：如何用一个只有一层隐藏层的神经网络分类Planar data

数据集下图是我们要处理的“flower”二分类数据集，红蓝两种颜色表示两种不同的数据类型。训练样本大小m=400。...我们可以直接用sklearn的内置函数来进行分类，输入以下代码在数据集上训练分类器：在训练时，我们还需要绘制分类器的决策边界和输出准确率，这就意味着要在上述代码后加上以下内容： Logistic回归准确率...注：由于这个数据集不是线性可分的，所以Logistic回归的表现不太好，47%的准确率太低了，希望神经网络能有更好的表现。...下图是Adam Harley制作的一张动图，显示梯度下降算法在不同学习率上的表现，其中有良好学习率时曲线收敛，反之则曲线发散。...与Logistic回归相比，神经网络模型的准确率非常高，它精准区分了每片花瓣上数据的所属类别，证明它能学习高度非线性的决策边界。

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Python人工智能经典算法之线性回归

将拿到的训练数据，分为训练和验证集 *折交叉验证 2.分割方式：训练集：训练集+验证集测试集：测试集...3.为什么需要交叉验证为了让被评估的模型更加准确可信注意：交叉验证不能提高模型的准确率 2.网格搜索超参数:...# 2.2 选择时间特征 # 2.3 去掉签到较少的地方 # 2.4 确定特征值和目标值 # 2.5 分割数据集 # 3.特征工程--特征预处理(标准化)...2.4 线性回归的损失和优化[****] 1.损失最小二乘法 2.优化正规方程梯度下降法 3.正规方程 -- 一蹴而就...2.7 案例[**] # 1.获取数据 # 2.数据基本处理 # 2.1 数据集划分 # 3.特征工程 --标准化 # 4.机器学习(线性回归) #

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

这说明为什么准确率通常不是分类器的首选性能指标，特别是当您处理倾斜数据集（即某些类别比其他类别更频繁时）。评估分类器性能的一个更好方法是查看混淆矩阵（CM）。...在接下来的章节中，您将了解您一直在使用的所有这些机器学习模型实际上是如何工作的。练习尝试为 MNIST 数据集构建一个分类器，在测试集上实现超过 97%的准确率。...最后，在这个扩展的训练集上训练您最好的模型，并在测试集上测量其准确率。您应该观察到您的模型现在表现得更好了！这种人为扩展训练集的技术称为数据增强或训练集扩展。解决泰坦尼克号数据集。...这就是为什么该算法被称为批量梯度下降：它在每一步使用整个批量的训练数据（实际上，全梯度下降可能是一个更好的名称）。因此，在非常大的训练集上，它非常慢（我们很快将看到一些更快的梯度下降算法）。...当模型在非常少的训练实例上训练时，它无法正确泛化，这就是为什么验证误差最初相当大的原因。然后，随着模型展示更多的训练示例，它学习，因此验证误差慢慢下降。

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25个机器学习面试题，你能回答几个？

9、大多数机器学习算法涉及到一些对矩阵的操作，例如矩阵乘法和求逆矩阵。请给出一个简单的数学证明，说明为什么这种机器学习算法的 mini-batch 版本可能比在整个数据集上进行训练的计算效率更高?...(提示：刚刚过去的信息对于未来有较强的指导作用...) ? 20、对于回归问题来说，从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说，这种方法会存在什么问题?...21、模型的准确率和性能，哪一个对你来说更重要? 22、如果你可以利用多个 CPU 内核，你会更喜欢提升树算法而不是随机森林吗?为什么?...(提示：如果你有 10 只手去完成一项任务，你会如何利用它) 23、假设已知数据集是线性可分的，而你需要保证算法能够收敛并且具有最大的迭代次数/训练步数(由于计算资源有限)。...在这种情况下你会使用梯度下降法吗?你会选择什么方法呢? (提示：哪种简单的算法能够保证找到解?) 24、假设你拥有的内存/存储空间非常小。你会更喜欢 logistic 回归还是 KNN 算法?

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Python3入门机器学习（八）- 多项式回归

，模型的准确率也比较低，随着模型逐渐变复杂，对测试数据集的准确率在逐渐的提升，提升到一定程度后，如果模型继续变复杂，那么我们的模型准确率将会进行下降（欠拟合->正合适->过拟合）欠拟合和过拟合的标准定义...这是因为我们本身模型选的就不对，所以即使在训练数据集上，他的误差也是大的，所以才会呈现出这样的一种形态 ?...image.png 对于过拟合的情况，在训练数据集上，他的误差不大，和最佳的情况是差不多的，甚至在极端情况，如果degree取更高的话，那么训练数据集的误差会更低，但是问题在于，测试数据集的误差相对是比较大的...由于我们的模型可能会针对验证数据集过拟合，而我们只有一份验证数据集，一旦我们的数据集里有比较极端的情况，那么模型的性能就会下降很多，那么为了解决这个问题，就有了交叉验证。...image.png 这也说明了Ridge为什么叫岭回归，因为他更像是翻山越岭一样，在梯度下降法中一点一点找坡度缓的方向前进。而LASSO的路径就比较规则，会在训练的过程中碰到一些轴使得某些θ为0。

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