机器学习基础2--评价回归模型

再次回到上一节的13次模型.

这个疯狂的曲线造成了一种现象过拟合.

很明显,你的房子不可能只值这么点价钱,所以看上去,这个13次模型甚至还不如一开始的二次模型.

那么现在有个疑问,我们应该怎样去选择最合适的模型?

我们想要准确预测,但是我们无法观测未来.

下面我们模拟一次预测过程:

　　1.我们随机将一些房子数据排除在外.

　　2.然后拟合剩下的数据

　　3.最后进行预测和推断.

术语:

　　训练集(training set):用来拟合模型的数据.

　　测试集(test set):排除出去的数据.

训练损失(training error):训练集上的损失,就是训练集上的残差平方和.

测试损失(test error):测试集上的损失,就是测试集上的残差平方和.

 

那么这两个ŵ会起到什么作用?

我们以模型(线性模型,二次模型...十三次模型等)为X轴,损失为Y轴,绘制一个二维坐标系.

 

训练损失在不断降低的同时,测试损失竟然在某个点开始升高了!

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在这个点找到了一个和你房子大小相近的房子,你准备以此为参照.

但是你发现,这个房子只有一个卫生间,而你的房子是有3个的.

很明显,这个房子无法作为参照使用.

那么,我们把卫生间作为另一个特征,加入线性模型.

X1为房屋面积,X2为卫生间数量,Y为价格.

那么,另外一些特征呢?

　　卧室的数量

　　位置

　　...

end

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 课程:机器学习基础：案例研究(华盛顿大学)

 视频链接:https://www.coursera.org/learn/ml-foundations/home/welcome  

 week2 Evaluating regression models