机器学习中的“适合”是什么？

Question

机器学习中的“适合”是什么？我注意到在某些情况下它是培训的同义词。

有人可以用通俗的语言解释一下吗？

Answer 1

机器学习模型通常用一些包含参数的函数形式来指定。

一个示例是用于对具有结果变量

y

的数据建模的线，可以用特征

x

来描述。在这种情况下，函数形式将是：

y = mx + b

拟合模型意味着找到与训练数据一致的

m

和

b

的值，训练数据是一组点

(x1, y1)

，

(x2, y2)

，...，

(xN, yN)

。可能无法设置

m

和

b

使得线穿过所有训练数据点，但可以定义一些 loss function 来描述拟合良好的线。 fitting算法的目的是最小化损失函数。在直线拟合的情况下，损失可以是训练数据点到直线的总距离，但将损失设置为训练数据点到直线的总“平方距离”可能在数学上更方便。 一般来说，模型可能比线更复杂并且包含许多参数。对于某些模型，参数的数量不是固定的，可以作为“拟合”过程的一部分进行更改。特征和结果变量可以是离散的、连续的和/或多维的。对于

无监督

问题，没有结果变量。 在所有这些情况下，fitting仍然类似于上面的线示例，其中运行算法来查找在某种意义上解释训练数据的模型参数。这通常涉及运行一些优化程序。

与训练数据拟合良好的模型可能不适用于其他非训练数据，即使其他数据是从与训练数据相同的分布中采样的。可以使用一种称为正则化的技术来解决这个问题。

在机器学习中，术语“拟合”通常是指根据数据训练模型，或调整模型参数以最小化误差或改进其对给定任务的预测的过程。具体来说，拟合模型涉及使用一组训练数据来优化模型的参数，以便它可以对新的、未见过的数据做出准确的预测。

Answer 2

训练模型 当我们说模型“适合”数据时，意味着该模型已经根据该数据进行了训练。在此过程中，模型学习输入特征之间的模式和关系（例如，在监督学习中，特征和相应的标签）。 例如，在线性回归中，拟合模型意味着通过调整权重（参数）以最小化预测值与实际值之间的平方差之和来找到最佳拟合线（或更高维度的超平面）。

模型参数及优化 “拟合”过程通常涉及优化，其中算法根据训练数据调整模型的参数以减少损失（或误差）函数。 例如，在神经网络的情况下，拟合意味着使用梯度下降等优化算法来调整权重和偏差。

1. 拟合与泛化 模型可能会过拟合或欠拟合，具体取决于它对训练数据的适应程度： 当模型对训练数据的噪声或特定细节了解得太多时，就会发生过度拟合，从而使其无法推广到新数据。 当模型太简单或无法捕获数据中的潜在模式时，就会发生欠拟合。 目标是找到适当的平衡，使模型适当地适合训练数据，并且可以很好地推广到新的、未见过的示例。 示例：拟合线性回归模型 假设您有一个包含输入特征的数据集 𝑋 X（例如，学习时间）和目标变量 𝑦 y（例如，考试成绩）。 为了拟合线性回归模型，您需要计算参数（斜率和截距）的值，以最小化预测测试分数和实际测试分数之间的差异（即最小化均方误差）。 结论 简而言之，机器学习中的“拟合”是在训练过程中调整模型参数的过程，使其准确并能够根据数据中发现的模式进行预测。它是模型开发流程的关键部分。