回归分析系列20— 模型选择与模型验证

25 模型选择与模型验证

25.1 简介

在统计建模中，模型选择与验证是关键步骤。这一过程旨在找到最适合数据的模型，并通过交叉验证或其他方法验证其性能。模型选择通常包括选择特征、模型类型以及调整超参数，而模型验证则通过测试数据评估模型的泛化能力。

25.2 模型选择的原则

模型选择的基本原则包括：

1. 简单性原则：尽量选择简单的模型，避免不必要的复杂度。过于复杂的模型可能会导致过拟合。
2. 预测性能：选择在预测性能上表现良好的模型，通过交叉验证或类似方法评估。
3. 解释性：在某些应用中，模型的解释性也非常重要。例如，线性模型通常比复杂的非线性模型更容易解释。

在实际操作中，我们可以使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）来寻找最佳模型参数。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np

# 示例数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 5)
y &