五.模型衡量指標
1樓：華爾街
最優模型的問題基本上可以看成是尋找方差和偏差的平衡點。
對於給定資料，模型被認為對資料欠擬合，也就是說模型沒有足夠的靈活性來適應資料的所有特徵。另一種說法就是模型具有高偏差。
同樣給定資料，模型幾乎完美的適應了所有資料的特徵，與其說是十分準確地描述了訓練資料，不如說是模型過多的學習了資料的噪音，而不是資料的本質屬性。這樣的模型被認為是對資料過擬合。
也就是說模猜帶逗型在適應了資料所有特徵的同時，也適應了隨機誤差。另一種穗賣說法就是模型具有高方差。
用來衡量模型與目標值均值的對比結果。
r²=1表示模型與資料完全吻合；
r²=0表示模型不比簡單取均值好；
r²＜0表示模型效能很差。
一般有如下規則：
對於高偏差模型，模型在驗證集和訓練集表現類似；
對於高方差模型，模型在驗證集表現遠不如訓練集表現。
驗證曲線和學習曲線的區別是，橫軸為某個超引數的一系列值，由此來看不同引數設定下模型的準確率，而不是不同訓練集大小下的準確率。
從驗證曲線上可以看到隨著超引數設定的改變，模型可能從欠擬合到合適再到過擬合的過程，進而選擇乙個合適的設定，來提高模型的效能。
需要明確的是，訓練得分總是比驗證得分要高，訓練的分隨著模型複雜度的提公升而單調遞增，驗證得分增長到最高點後由於過擬合而開始驟降。
反應訓練集規模的訓練得分 / 驗證得分曲線稱為學習曲線。
學習曲線最最重要的特徵是，隨著訓練資料的增加，分數會收斂到定值。因此，一旦資料多到使模型得分已經收斂，那麼增加更多的訓練樣本也無濟於事。
唯一改善方法就是更換模型。
scikit-learn中grid_search提供了乙個自動化工具解決這個問題。
通過這個自動化評測工具，對模型進行擬合，輸出最優引數。
最後，我們可以利用輸出的最優引數調整模型超引數，並對資料進行訓練。
指標分析法用什麼模型
2樓：兔容魔深
1，漏斗分析法漏斗分析法能夠反映使用者行為狀態，以及從起點到終點各階段使用者的轉化率情森森賣況，是一種重要且工作中常用的分析模型。通過漏斗分析模型可以分析多種業務場景下轉化和流失春銀的情況，不僅找出產品潛在問題的位置，還可以定位每個環節流失使用者，進而定向營銷促進轉化。
2、abc分析法。
核心思想就是少數專案貢獻了大部分價值，以此來分清業務的重點和非重點，從而讓企業對產品實現差異化管理，把最大的精力放到價值最大的業務/產品上。
模型分析法。
它可以對使用者需求進行系統分類和優先排序，將需求分成4個象限，而這4個象限對應了4種需求型別，它們的優先順序排序為：無差異需求。
模型及引數估計
3樓：中地數媒
入滲模型引數**的設計模型仍採用（式和（式兩種模型結構。然後根據**引數迴歸模型的顯著性和模型變數的顯著性檢驗結果選定最終採用模型結構。
根據**土壤入滲過程的要求，**變數分別為三引數入滲模型的入滲係數k、入滲指數α和相對穩定入滲率f0
關於模型自變數，在給定土質的情況下按兩種組合考慮：①三變數組合，包括土壤容重、土壤含水率和地中負溫絕對值；②四變數組合，包括土壤容重、土壤含水率、地中負溫絕對值和入滲水水溫。各變數的取值層次與土壤入滲能力**模型相同。
迴歸模型引數估計方法和迴歸顯著性檢驗以及自變數對**量影響的顯著性檢驗方法和計算公式與土壤入滲能力**模型完全相同。
以平遙寧固土壤入滲資料為依據，按兩種模型、兩種變數組合計算得到平遙、寧數鋒固凍融土壤入滲模型引數（k、α和f0
迴歸模型的迴歸引數、迴歸模型顯著性檢驗值f、引數顯著性檢驗值ti
見表5-2。按回歸顯著性水平5%，引數顯著性水平5%查得相應的fα
n，m-n-1）和tα/2
m-n-1）值見表5-2。由表5-2可以看出：
1）對於入滲模型引數α和f0
的迴歸，無論何種模型、何種變數組合，f值都大於。
值，表明其迴歸都是顯著的。對於引數k值，f值小於。
值，其迴歸在給定的顯著水平下是不顯著的。
2）對於變數4（入滲水水溫），大多數情況下t4
2，表明變數4對**值的影響相對其他變數來講是不顯著的。對於變數4以外的其雹畢攜他變數，在引數α和f0
的迴歸模型中，僅有個別變數在給定的顯著性水平下對預源伏測量的影響不明顯，總體上看，對**量的影響是顯著的。
3）三變數組合的迴歸顯著性和變數影響顯著性總體上看要比四變數組合的高。
4）多元線性迴歸模型與連乘積模型相比，從迴歸顯著性和變數影響顯著性看，兩者的差別不明顯。對於引數α的迴歸，多元線性迴歸模型比連乘積模型略好，但對於引數f0
的迴歸，後者比前者略好。但從表5-2中兩模型的**區間看，在給定的置信概率下，後者的**區間要遠遠大於前者。
綜合以上計算和檢驗結果的分析認為，土壤入滲模型的三個引數中，入滲指數α和穩定入滲率f0
用所選定的模型**是可行的；三引數組合迴歸的顯著性要比四變數組合的高；多元線性迴歸模型的**效果要比連乘積模型的略好。因此，可採用三變數組合的多元線性迴歸模型對土壤入滲模型引數進行**。
模型引數估計
4樓：中地數媒
模型引數的估計採用數理統計中多伍慶握元線性迴歸引數估計方法進差脊行。對於m組有n+1個觀測值（其中乙個觀測值為**量，其餘n個觀測值作為自變數）的樣本。則對（或（式可寫出下列方程組。
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動腔慶。
基於（式利用最小二乘法對模型引數β0
n作估計。作離差的平方和：
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動。選擇β0…βn使q達到最小，即q=min。對（式中的β0βn求偏導並令其等於0，經化簡、整理後得到式（。
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動。
此時：水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動。
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動。
水分在季節性非飽和凍融土壤中的運動。
式中，為βi
的估計值。求解（式便可得到βi
的估計值。利用平遙寧固79組塑料膜未覆蓋試驗資料，分別採用（式和（式表示的模型，以四個變數（土壤結構、含水率、地溫和水溫）和三個變數（土壤結構、含水率、地溫）作出的迴歸引數估計量見表5-2。
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