冲破呆板进修中的小数据集谩骂

上述公式给出了斜率和截距的估测点，但这些估值老是存在一些不确定性，这些不确定性可由方差方程量化：

因此，跟着数据数目的增进，分母会变大，就是我们估测点的方差变小。因此，我们的模子对隐藏相关会越发自信，并能给出不变的系数预计。通过以下代码，我们可以看到上述征象的现实浸染：

图6：在线性回归中增进数据量对估测点位置估测的晋升

我们模仿了一个线性回归模子，其斜率(b)=5，截距(a)=10。从图6(a)(数据量小)到图6(b)(数据量大)，我们成立了一个阑珊模子，此时我们可以清晰地看到斜率和截距之间的区别。在图6(a)中，模子的斜率为4.65，截距为8.2，而图6(b)中模子的斜率为5.1，截距为10.2对比，可以明明看出，图6(b)更靠近真实值。

k近邻(k-NN)：k-NN是一种用于回归和分类里最简朴但成果强盛的算法。k-NN不必要任何特定的实习阶段，顾名思义，猜测是基于k-最近邻到测试点。因为k-NN长短参数模子，模子机能取决于数据的漫衍。在下面的例子中，我们正在研究iris数据集，以相识数据点的数目怎样影响k-NN示意。为了更好示意功效，我们只思量了这组数据的四个特征中的两个：萼片长度和萼片宽度。

图7：KNN中猜测类随数据巨细的变革

后头的尝试中我们随机从分类1中选取一个点作为试验数据(用赤色星星暗示)，同时假设k=3并用大都投票方法来猜测试验数据的分类。图7(a)是用了少量数据做的试验，我们发明这个模子把试验点错误分在分类2中。当数据点越来越多，模子会把数据点正确猜测到分类1中。从上面图中我们可以知道，KNN与数据质量成正相干，数据越多可以让模子更同等、更准确。

决定树算法：与线性回归和KNN相同，也受数据数目的影响。

图8：按照数据的巨细形成差异的树状布局

决定树也是一种非参数模子，它试图最好地拟合数据的底层漫衍。拆分是对特征值执行的，目标是在子级建设差异的类。因为模子试图最好地拟合可用的实习数据，因此数据的数目直接抉择了支解级别和最终类。从上面的图中我们可以清晰的看到，数据集的巨细对支解点和最终的类猜测有很大的影响。更多的数据有助于找到最佳支解点，停止太过拟合。

怎样办理数据量少的题目?

图9：数据量少的根基寄义息争决它的也许要领和技能

上图试图捕获处理赏罚小数据集时所面对的焦点题目，以及办理这些题目的也许要领和技能。在本部门中，我们将只存眷传统呆板进修中行使的技能。

改变丧失函数：对付分类题目，我们常常行使交错熵丧失，很少行使均匀绝对偏差或均匀平方偏差来实习和优化我们的模子。在数据不服衡的环境下，因为模子对最终丧失值的影响较大，使得模子越发方向于大都类，使得我们的模子变得不那么有效。

在这种环境下，我们可以对差异类对应的丧失增进权重，以均衡这种数据毛病。譬喻，假如我们有两个按比例4:1计较数据的类，我们可以将比例1:4的权重应用到丧失函数计较中，使数据均衡。这种技能可以辅佐我们轻松地缓解不服衡数据的题目，并改造跨差异类的模子泛化。我们可以很轻易地找到R和Python中的库，它们可以辅佐在丧失计较和优化进程中为类分派权重。Scikit-learn有一个利便的适用函数来计较基于类频率的权重:

我们可以用class_weight=‘balanced’来取代上面的计较劲，而且与class_weights计较功效一样。我们同样可以依据我们的需求来界说分类权重。

非常/改观检测：在诓骗或呆板妨碍等高度不服衡的数据集的环境下，是否可以将这些例子视为非常值得思索。假如给定的题目满意非常判据，我们可以行使OneClassSVM、聚类要领或高斯非常检测要领等模子。这些技能要求我们改变思想方法，将次要类视为非常类，这也许辅佐我们找到疏散和分类的新要领。变革检测相同于非常检测，只是我们探求的是变革或差别，而不是非常。这些也许是按照行使模式或银行事宜调查到的用户举动的变革。

图10：过采和欠采样的环境

（编辑：湖南网）

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