1、数据科学前沿：模型选择、基因数据分析与查询驱动的新视角

数据科学前沿：模型选择、基因数据分析与查询驱动的新视角

一、模型选择中的过拟合问题

1.1 过拟合现象概述

过拟合是机器学习中普遍存在的问题。在训练阶段，过拟合问题已得到广泛关注，并且有多种有效的避免方法，如提前停止、正则化和集成方法等。然而，模型选择过程中也可能出现过拟合现象，这种过拟合会显著降低模型的泛化性能，但目前尚未得到足够重视。

1.2 以支持向量机为例

在支持向量机中，核函数和正则化参数通常通过优化基于交叉验证的模型选择标准来调整。但交叉验证对泛化性能的估计存在有限方差，其最小值依赖于所评估的特定样本，往往与真实泛化误差的最小值不同。因此，若过度最小化交叉验证误差，泛化性能可能会大幅下降。

1.3 影响过拟合的因素

• 数据量 ：可用数据量越小，模型选择标准的方差越高，模型选择中过拟合成为显著问题的可能性就越大。
• 超参数数量 ：模型选择中需要调整的超参数越多，越容易利用模型选择标准的方差，从而增加过拟合的可能性。

1.4 避免过拟合的方法

• 正则化模型选择标准 ：对模型选择标准进行正则化处理，以减少过拟合的风险。
• 模型选择中的提前停止 ：在模型选择过程中，当性能提升不再明显时，提前停止训练。
• 减少超参数数量 ：尽量减少需要调整的超参数数量，降低过拟合的可能性。