编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/351352422 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 为什么模型复杂度增加时，模型预测的方差会增大，偏差会减小？...那么这和方差、偏差又有什么关系呢？这里需要对偏差和方差有一定的理解： 偏差(Bias)：在不同训练集上训练得到的所有模型的平均性能和最优模型的差异，可以用来衡量模型的拟合能力。...上训练得到的模型， ? 指在不同训练集 ? 上训练得到的所有模型性能的期望值，而 ? 指的是最优模型，也就是上面所说的“在不同训练集上训练得到的所有模型的平均性能和最优模型的差异”。 已 ?...Bias偏差衡量的是你的预测值和真实值的差距，也就是你的模型学的怎么样。...data稍微改变一些，并不会对模型产生较大影响，方差小，模型的波动小。
因此，如果我们针对实验1的数据分布训练深度学习模型，则对于实验2的部分数据集可能会正常工作，但对于实验3的数据可能根本不起作用。您想为所有人提供解决方案的问题。...这在颜色上和细节上都有很大的变化。左扫描仪的对比度似乎比右扫描仪高。 这对深度学习模型意味着什么? 现在让我们回到我们最初的问题:为什么深度学习模型不能在其他实验室的图像上工作?...图像中的相似度越高(如模型所见，该模型为这项任务接受了训练)，二维平面上的点就越接近。如果没有域转移，我们就看不到聚类。相反，我们看到了一个强大的集群(特别是对于Aperio和其他扫描器)。...因此，该模型在扫描器之间有很好的区别——但它应该只在图像中寻找有丝分裂而与域移位无关。 该模型强烈地依赖于扫描仪所诱发的特性。这就是为什么一旦我们改变了这些，它就不能很好地工作。 效果有多强？...我们发现，它甚至比不同实验室和不同物种的组合所引起的领域差距还要强。 作者：Prof.
log P(油水分配系数)是确定化合物是否适合用作药物的最重要属性之一。当前，用于计算机预测log P的大多数可用回归模型都在实验测得的log P值（PHYSPROP数据库）。...但是，该数据库中的大多数化合物并不高度代表药物样化学空间。不幸的是，当前缺乏可用于训练更好的预测工具的公开可用的实验log P数据集。...这里将计算分子的不同物理描述符以及结构指纹，并使用三种不同的回归模型（神经网络，随机森林和支持向量机）对它们的性能进行基准测试。...将描述符与scikit-learn的默认随机森林配合使用，可以使获得比RDKit log P预测值更高的R2和MSE性能。但是，这很可能是由于使用的训练集与他们用来开发模型的训练集之间的差异。...toTPATF()), "TPAPF": applyParallel(data_logp.SMILES, lambda m: FeatureGenerator(m).toTPAPF())} 建立具有不同指纹的基线模型
在当今数据驱动的决策过程中，因果推断和增益模型扮演了至关重要的角色。因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系，而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响，从而优化策略和行动。...因果推断与增益模型的关系 虽然这两种方法的应用场景和目标有所不同，但它们都寻求评估某种干预的效果。...增益模型在设计时会使用因果推断的方法来确保其预测的准确性和可靠性，尤其是在处理非实验数据时处理潜在的偏见。...在预测时，T-Learner对不同的干预指标应用适当模型进行结果预测——对于对照组使用对照模型（T=0），对于干预组使用干预模型（T=1）。然后CATE计算为这两个模型的平均预测差值。...适用于干预和结果之间关系复杂的情况，以及干预可能对个体产生不同影响的情况 X-Learner X-Learner的思路是基于T-Learner的，在T-Learner基础上，分为了两个阶段，并生成了一个倾向性模型
，但是价格这类的外生因素在同一产品同一阶段上，对不同用户展示不同的价格会直接损坏用户体验。...，一部分是非广告）的特征， 和广告本身的特征（包括pCTR、pCVR，以及单个treatment的embedding）； 模型目标： 模型预测某一条用户请求是否产生订单（listing to order...由盒马反事实预测论文开始】中主要讲述的那种半参数模型类似，是一个加性模型，把控制组和对照组分开来 借助领域自适应中的多任务学习方法，将“是否投放广告”作为两个不同的任务（而不是一个任务中的二级特征...）进行分别预估，通过建立完全不同的网络来学习“是否投放广告”产生的效果。...类似于前文所述的改进思路一，使用两个网络分别对预测效果和广告投放相应； 与思路一不同的是，在模型结构上可以显式地体现出业务理解的先验，即最后一层的模型融合部分，显示地将控制组的输出与uplift相加，
1-XGB：将折扣Treatment作为特征放入模型中预估销量值，但是这个模型本身存在混杂因子，估计是有偏的； 对比方案2-DeepIV：将三级品类的平均价格（treatment）作为工具变量，建模深度学习模型刻画折扣和销量的关系...同时价格弹性与笔者这里提到的CATE在log-log DML回归其实是等价的。 而且，价格弹性按照盒马论文中，不同分类有不同的价格弹性，那么这里可以非常弹性的根据x/t来进行预测。...后续也会拿价格弹性来试试，不过数据不够，相关如看： 因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算（二十四） 另外补充一个问题，就是为什么不直接使用DML中的model_y来直接预测？...().fit(XWT_train_0_1, Y_train) # 测试模型3-只有T=0的情况下- 验证集预测 y_val_xgb_0 = model_0.predict(XW_val) # 测试模型...这里 当T=0 直接用预测结果，当T=1的时候，就是y_xgb + y_dml te_pred = est.effect(X_val) te_pred1 = est1.effect(X_val) te_pred2
上图中，红色代表真实的Y=2+3XY=2+3X，点根据分布Y=2+3X+ϵY=2+3X+\epsilon产生，蓝色代表根据不同的数据点利用least squares拟合出的直线。...可以看到，不同的数据点，拟合出的蓝线和红线有微小差异，但是总体很接近。 总结来说，就是先假设数据是符合线性关系的。然后利用样本的参数去估计群体的线性回归的参数。...如果RSE相对预测值很小，那么表明平均下来，预测值和真实值很接近，那么这个模型fit地就很好。...多元线性回归中，会遇到一个问题：Xi的系数和简单线性回归差别很大，甚至原来统计显著的参变量会变得统计不显著。比如newspaper。...有一个问题，按照上图的逻辑：每一个predictor都有对应的t和p因此我们知道了该predictor对模型的重要程度，那么为什么还需要F？
1.1 均方误差MSE 测试集中的数据量m不同，因为有累加操作，所以随着数据的增加 ，误差会逐渐积累；因此衡量标准和 m 相关。为了抵消掉数据量的形象，可以除去数据量，抵消误差。...但是在评价模型时不影响。因此模型的评价方法可以和损失函数不同。...从数学角度来分析，RMSE和MAE的量纲相同，但RMSE的结果较大，这是因为RMSE是将错误值平方，平方操作会放大样本中预测结果和真实结果较大的差距。MAE没有放大。...用一个新的指标R Squared。 R方这个指标为什么好呢？ 对于分子来说，预测值和真实值之差的平方和，即使用我们的模型预测产生的错误。...对于分母来说，是均值和真实值之差的平方和，即认为“预测值=样本均值”这个模型（Baseline Model）所产生的错误。 我们使用Baseline模型产生的错误较多，我们使用自己的模型错误较少。
来源： PaperWeekly 本文约1700字，建议阅读5分钟本文中各类 forest-based methods 主要从 split 和 predict 两个角度展开，忽略渐进高斯性等理论推导。...3.1 predict 先假设我们在已经有一棵训练好的广义随机森林，现在关注给定测试数据，如何预测我们感兴趣的指标？ 通过公式 (2) 和 (3)，传统随机森林预测的做法是： 1....在单棵树中，将测试数据 所在叶子结点的观测目标值取平均作为该树对 的预测； 2. 在多棵树中，将单棵树的不同预测结果取平均作为最终的预测结果。...在随机森林假设的线性 treatment effect 的情况下，这两种计算本质上是等价的。那为什么式 (13) 中的 不能直接用第一种方式求，而是要大费周章地用梯度去近似呢？...目前的结论：上述等价性成立的前提是线性 effect 和二元 treatments 假设，第二种计算方式可以推广到多元甚至连续 treatments。
,n. ahead=h)，从该模型产生一个预测。 还需要指定函数应该返回什么。可以是条件平均数（点预测），预测区间，模型的参数。然而，根据你使用的函数返回的内容，滚动预测返回的内容有一些不同。...我们先从predict()函数中收集条件平均值。 我们可以使用滚动原点从模型中产生预测结果。比方说，我们想要三步预测和8个原点，所有其他参数的默认值。...plot(Values1) 在这个例子中，来自不同来源的预测结果是相互接近的。这是因为数据是平稳的，模型是相当稳定的。 如果我们看一下返回的矩阵，我们会注意到它们包含缺失值。...内样本也被设置为非常数，这就是为什么模型在每次迭代时都会对增加的样本进行重新估计。我们可用修改这一点。...但是如果你需要将不同的模型应用于不同的时间序列呢？我们会需要一个循环。在这种情况下，有一个简单的方法来使用滚动预测。现在引入几个时间序列。 对于这个例子，我们需要一个返回值的数组。
)，也就是实验对不同用户核心指标的不同影响 最直接的方法就是用X和T一起对Y建模，直接估计θ(x)。...2.4 使用DML估计CATE 同样地，我们首先基于X使用ML获得T的残差和Y的残差，之后使用lr拟合残差，不同的是，这次我们把X和T的交互项加进来，即...其流程分为两个步骤： 第一步，依然是估计T和Y的残差： 第二步，基于X和T的残差使用S-learner预测Y的残差： 最后在 预测的 上加上 ，即得到最后的y值。...3.1.2 DML（Double Machine Learning） 求解过程 最好的方式，当然是直接进行 A/B 实验测试不同价格对用户的需求反应，但是价格这类的外生因素在同一产品同一阶段上，对不同用户展示不同的价格会直接损坏用户体验...，单个对象在不同时间点上分别扮演了处理组和对照组两种角色。
，然后评价不同的用户类型会产生怎样不同的轨迹策略。...2.1 Visual Commonsense R-CNN——改造Loss 作者认为观察偏差（observational bias）导致模型会倾向于根据共现信息做任务预测，而忽略一些常识性的因果关系。...训练目标为预测指定 ROI 的类别，Loss 包括两部分任务， 1）Self Predict：直接 ROI 特征 x 通过全连接层预测其 label 2）Context Predict：基于待识别物体...History 作为输入建模 A 时，模型会过度关注历史问答的词汇和句式，二者不应该直接链接。...于是一个关键的问题提出：“为什么我们不能训练一个巨大模型来学习环境的动力学，并且包含所有可能的干预呢？
boston = load_boston() rf = RandomForestRegressor() rf.fit(boston.data[:300], boston.target[:300]) 从模型中任意选择两个产生不同价格预测的数据点...对于这两个数据点，随机森林给出了差异很大的预测值。为什么呢？我们现在可以将预测值分解成偏差项（就是训练集的均值）和单个特征贡献值，以便于观察究竟哪些特征项造成了差异，差异程度有多大。...例如 理解导致两个预测值不同的真实原因，究竟是什么导致了房价在两个社区的预测值不同 。 调试模型或者数据，理解为什么新数据集的平均预测值与旧数据集所得到的结果不同。...因为它们来自同一个训练集），那么两者平均预测值的不同主要是因为特征的贡献值不同。...我们可以看到，对第二类预测能力最强的特征是花瓣长度和宽度，它们极大提高了预测的概率值。 总结 对随机森林预测值的理解其实是很简单的,与理解线性模型的难度相同。
本质上，它估计了干预T对具有观察到的特征X的用户结果Y的因果影响，而没有对模型形式有很强的假设。...问题会围绕Microsoft visual c++14.0、MicrosoftVisualStudio 等，还有要安装tf会有些问题；还有Built的时候会有一些报错。。...(X=X, treatment=treatment, y=y) 可以看到求总体的ATE不同ITE主要是，model.fit_predict 而不是model.estimate_ate 画图对比一下： alpha...首先，引述了可用倾向性得分代替X做ATE估计 然后，为了准确预测ATE而非关注到Y预测上，我们应尽可能使用 X中与 T 相关的部分特征。...其中一种方法就是首先训练一个网络用X预测T，然后移除最后一层并接上Y的预测，则可以实现将X中与T相关的部分提取出来(即倾向性得分 相关)，并用于Y的预测。
1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成； ? 1.1，偏差： 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。...如上图所示：使用不同复杂度的模型，会影响bias与variance的分布。...灵活的模型(次数比较高的多项式)会有比较低的偏差和比较高的方差，而比较严格的模型(比如一次线性回归)就会得到比较高的偏置和比较低的方差。...因为我们在训练各棵树时，是通过抽样样本集来实现多次训练的，不同的训练集中不可避免地会有重合的情况，此时，就不能认为是独立的多次训练了，各个训练得到的树之间的方差会产生一定的相关性，训练集中重合的样本越多...Boosting 则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权，所以随着迭代不断进行，误差会越来越小，所以模型的 bias 会不断降低。
假设已知除年龄外的所有变量，其SHAP和为0。现在假设年龄的SHAP值是2。 我们只要知道f()函数就可以量化年龄对预测的生存概率的影响：它就是f(2)-f(0)。...SHAP矩阵出发，应用以下公式就足够了： 得到下面的： 例如，拥有一张三等舱的票会降低第一个乘客的生存概率-4.48%(相当于-0.36 SHAP)。请注意，3号乘客和5号乘客也在三等舱。...由于与其他特征的相互作用，它们对概率的影响(分别为-16.65%和-5.17%)是不同的。...大概的流程是： 创建catboost模型 使用模型预测，得到样本预测的：pred_cat 使用模型预测全样本的shap值：cat.get_feature_importance(data = Pool(X_all...请注意，3号乘客和5号乘客也在三等舱。由于与其他特征的相互作用，它们对概率的影响(分别为-16.65%和-5.17%)是不同的。
研究背景 突变的功能效应预测与传统的致病性预测不同。致病性预测通常将突变分为“良性”或“致病性”，但这种分类过于简化，无法涵盖突变可能产生的多样化功能效应。...ESM-Effect框架 ESM-Effect基于ESM2蛋白质语言模型（PLM），通过微调（fine-tuning）和特定的回归头（regression head）设计，实现了对突变功能效应的高精度预测...此外，ESM-Effect不需要复杂的预处理和多模态数据（如蛋白质结构和多序列比对），大大简化了模型的训练过程。...未来展望 尽管ESM-Effect在功能效应预测方面取得了显著进展，但其在不同蛋白质区域的泛化能力仍有限。例如，在SNCA蛋白的无序区域，模型的预测性能显著下降。...这表明，未来的研究需要进一步探索如何提高模型在不同生物背景下的泛化能力，从而为精准医学和蛋白质工程提供更可靠的预测工具。
想了解这个集成模型为什么会起作用，先要考虑我们如何让决策树探索出比上层树更多的其他模式。最简单的解决方案就是删除树中较早出现的特征。...因此，它们可能出现不同的预测误差，我们可以使用集成方法取其平均数。 为什么平均预测有作用 假如我们要基于两个观察结果生成预测。第一个观察结果的真正标签为共和党，第二个是民主党。...此外，在软投票机制中，如果一个模型作出了错误的预测，但概率值较高，则集成可能会作出错误的判断。通常，集成无法使每个预测都正确，但是预计其性能优于底层模型。...假设我们拟合最近邻模型。集成会基于给定观察结果的最近邻取局部平均值，这样集成就可以适应模型性能随着输入变化而产生的改变。 实现集成 要构建这种类型的集成，我们需要： 1....为理解交叉验证是如何运作的，我们可以把它想象为之前集成的一个外循环（outer loop）。外循环在个格不同的测试 fold 上迭代，而其余的数据用于训练；内循环训练基学习器并产生预测数据。
最后模型训练好之后，用Parsing Network学习到的句法距离就可以产生出无监督的句法树，当然这里只能产生unlabeled的句法树，也就是说，无监督的成分句法分析都是只评测unlabeled F1...下图是模型的Reading Network和Predict Network大致框架： ?...最后就是Predict Network，用来预测下一个单词 ? ，用到的是历史多个隐含层状态信息： ? 这里后面也会具体讲到。...设为一个中间值，但是这样会产生交叉的关联区间，所以测试的时候再将其设为正无穷。...其实我也很疑惑，这里的无监督句法分析全靠Parsing Network产生的句法距离来产生，但是一个关键问题是句法距离并没有监督，唯一的监督信号来自于最后Predict Network的语言模型，那么这个句法距离真的能够学习到真实的句法距离吗
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