网站开发后端论文,wordpress二步验证,开发一个简单的app需要多少钱,江苏又一地检测出阳性深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务#xff0c;有哪些改进角度#xff1f; 目录 深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务#xff0c;有哪些改进角度#xff1f;引言1 数据预处理2 数据集增强3 特征选择4 模型选择5 模型正则化与泛化6 优化器7 学习率8 超…深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务有哪些改进角度 目录 深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务有哪些改进角度引言1 数据预处理2 数据集增强3 特征选择4 模型选择5 模型正则化与泛化6 优化器7 学习率8 超参数调优9 性能评估与模型解释 引言
在非时间序列的回归任务中深度学习和机器学习都是常用的方法。为了进一步提升模型的性能可以通过改进数据处理、数据增强、特征选择、模型选择、模型正则化与泛化、优化器、学习率、超参数调优等方面来提升模型的性能和可解释性。
1 数据预处理
提高数据质量和进行恰当的数据预处理对提升模型性能至关重要。
异常值处理检测和处理异常值防止对模型造成影响。数据清洗纠正在数据中的不一致性和错误。处理不平衡数据重采样策略如SMOTE或随机过/欠采样。缺失值处理填补缺失值或使用模型处理缺失数据。数据规范化归一化或标准化数据。数据离散化对连续变量进行分桶操作。特征编码对类别型特征使用独热编码或标签编码。多尺度特征创建不同尺度的特征表示形式。特征构造创建新特征来增强现有数据集。特征交互考虑特征之间的交互作用。
2 数据集增强
通过生成合成数据或变形现有数据来拓展数据集使模型能够从更多样的情况中学习。
数据扩张人工生成新样本基于已知样本特征的数据生成技术。过采样复制少数类样本。欠采样减少多数类样本。加权重采样依据类的不平衡程度加权样本。生成对抗网络GAN生成新的数据点增强数据集。模拟数据生成使用已知分布生成新数据点。多样本合成融合现有数据点生成新样本。自动数据增强使用算法来自动找到最优的数据增强方式。交叉验证数据扩增在交叉验证的每个循环中使用不同的数据增强。引入外部数据集结合其他资源扩展数据集。
3 特征选择
相关性分析采用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法筛选与目标变量相关性高的特征。主成分分析PCA减少维度保留最有信息的特征分量。特征重要性评分基于树模型如随机森林、XGBoost评估特征重要性。递归特征消除RFE递归减少特征集规模找到最有影响的特征。基于模型的选择使用L1正则化Lasso自动进行特征选择。群体方法Ensemble methods结合多种特征选择方法的结果。互信息和最大信息系数MIC选取与目标变量互信息大的特征。使用过滤方法例如方差分析ANOVA通过统计测试进行特征选择。时间序列特征工程从日期中提取信息如月份、星期等。地理空间特征如果数据包含地理信息可以提取地理空间特征如人口密度、流动性模式等。
4 模型选择
线性模型逻辑回归、岭回归等作为基线模型。决策树CART、ID3、C4.5作为非线性基准模型。集成方法随机森林、梯度提升机GBM、XGBoost、LightGBM、CatBoost等提高模型的稳定性和准确性。支持向量机SVM尝试不同的核函数。神经网络深度学习模型能够捕获复杂非线性关系。K-最近邻KNN调整邻居数量。朴素贝叶斯对条件独立性假设下的快速模型。实例学习方法基于实例的学习可以用于捕捉异常点或进行小样本学习。混合模型或堆叠Stacking结合多个不同的模型的预测以提高准确率。
5 模型正则化与泛化
正则化技术可以减少过拟合提升模型的泛化能力。
L1/L2正则化加入惩罚项限制模型复杂度。早停法Early Stopping防止训练过度。丢弃法Dropout神经网络中随机丢弃节点以增加鲁棒性。集成学习多模型集成平均预测。交叉验证更可靠地评估模型表现。堆叠通用化Stacking Generalization模型的堆叠组合。引导聚合Bagging减少方差如随机森林。梯度提升如GBM、XGBoost增加模型鲁棒性。噪声鲁棒性对输入添加噪声以提高鲁棒性。模型蒸馏Knowledge Distillation从复杂模型到简单模型的知识转移。
6 优化器
pytorch手册https://pytorch.org/docs/stable/optim.html
梯度下降GD基础的优化算法。随机梯度下降SGD每次更新只使用一个样本速度快。批量梯度下降BGD每次更新使用全部样本稳定性好。动量Momentum加速SGD在相关方向上前进抑制震荡。Adagrad自适应学习率优化算法。RMSprop解决Adagrad学习率急剧下降问题。Adam结合了RMSprop和Momentum的优点。AdaDelta改进的Adagrad以防止学习率过早下降。Nesterov 加速梯度NAG提前调整梯度方向以增加速度。AdamW在Adam的基础上加入权重衰减提高模型泛化能力。
7 学习率
学习率的调整对模型训练效果影响巨大以下是一些调整学习率的方法
固定学习率最基本的策略全程使用固定学习率。按时间衰减随着迭代次数增加学习率逐渐减小。步长衰减每隔一定的epoch学习率衰减一次。指数衰减学习率按指数函数衰减。自适应学习率根据模型在训练集上的表现来动态调整学习率。余弦退火Cosine Annealing周期性调整学习率的一种策略。线性预热Warm-up先小学习率预热逐渐增加到正常值。周期性学习率学习率在较高值和较低值之间周期性变动。学习率范围测试快速地迭代多个学习率以找到最好的范围。使用学习率查找算法例如学习率查找器快速找到适合当前数据集的学习率。
8 超参数调优
通过调整模型超参数来优化模型表现。
网格搜索系统性地遍历多种超参数的组合。随机搜索在超参数空间中随机搜索。贝叶斯优化基于贝叶斯模型的优化方法。基于遗传算法的优化模拟自然选择过程来选择超参数。模拟退火启发式搜索技术优化复杂空间中的超参数选择。超参数空间约减通过预先分析减少搜索空间的范围。自动化机器学习AutoML自动化超参数的选择和模型的训练。超参数重要性分析分析各个超参数对模型表现的影响大小。进化算法利用进化策略寻找最佳超参数。零成本代理指标使用低成本指标来预测较高成本指标的表现。
9 性能评估与模型解释
了解模型在哪些方面表现良好或不足可以进一步改进模型。
混淆矩阵分析查看模型在不同类别的预测性能。ROC曲线与AUC评估模型的区分能力。精度-召回曲线了解精度与召回率的权衡关系。Brier分数评估概率预测的准确性。查看模型权重分析特征权重对结果的影响。SHAP值解释模型的预测以关联特征的重要性。部分依赖图Partial Dependence Plots可视化特征影响。局部可解释模型的敏感性分析LIME解释单个预测结果。累积增益图和提升图分析营销策略效果。泛化误差分析分析模型在新数据上的预测性能。
