文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

大数据集上的回归:为什么准确率会下降？

大数据集上的回归模型准确率下降可能由以下原因导致：

  1. 过拟合：当回归模型过度拟合训练数据时，其在新数据上的预测能力会下降。过拟合指的是模型过于复杂，过度适应了训练数据中的噪声和异常值，导致在新数据上的泛化能力较差。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据量、使用正则化技术（如L1、L2正则化）和特征选择等。
  2. 数据质量问题：大数据集中可能存在数据缺失、异常值、噪声等问题，这些问题会影响回归模型的准确性。在建立回归模型之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声等。
  3. 特征选择不当：回归模型的准确率也可能受到特征选择不当的影响。如果选择的特征与目标变量之间的相关性较低，或者存在多重共线性等问题，都会导致模型的准确率下降。在特征选择时，可以使用相关性分析、主成分分析等方法来选择最相关的特征。
  4. 数据分布变化：当大数据集上的回归模型在新的数据分布下进行预测时，由于数据分布的变化，模型的准确率可能会下降。这可能是因为新数据中存在与训练数据不同的特征模式或关系。为了解决这个问题，可以使用领域自适应方法或在线学习方法来适应数据分布的变化。
  5. 模型选择不当：回归模型的选择也可能影响准确率。不同的回归模型适用于不同类型的数据和问题。选择合适的回归模型可以提高准确率。常见的回归模型包括线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:SciKit-Learn糖尿病数据集上支持向量回归的低R^2得分为什么iOS 10上的最小高度100vh会导致大窗口？为什么scipy的curve_fit在基因表达数据上给出了多条回归直线？为什么xts的endpoints()会忽略区间右边界上的数据？为什么在macOS上只包含很少数据的Python工具架文件会这么大？为什么在两个格式相同的不同数据集上训练NER的spacy时会出现问题？为什么当我从所有的内存学习切换到数据生成器时，我的验证准确率会如此之低？为什么当我改变数据在csv文件中的位置时，torchtext.legecy.text中的相同数据集的结果会不同？为什么我不能提高CNN在时尚MNIST数据集上的性能？为什么我无法在我的数据集上训练YOLOv5？
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么神经网络模型在测试集上的准确率高于训练集上的准确率？

如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...Dropout迫使你的神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的分类准确性，只有当你把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。 　　...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 　　在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。

5K10

为什么SOTA网络在你的数据集上不行？来看看Imagnet结果的迁移能力研究

论文通过实验证明，ImageNet上的模型并不总能泛化到其他数据集中，甚至可能是相反的，而模型的深度和宽度也会影响迁移的效果。...undefined 如果需要参考，可选择类别数与当前任务相似的数据集上的模型性能。...ImageNet数据集的模型比例随模型性能增加稳定下降，模型之间的差异较大。...Concrete跟ImageNet无相关性，其准确率占满了$0,0.5$的区间，在这种数据集上，模型的选择更应该注重性能而不是ImageNet上的表现。...Conclusion*** 论文通过实验证明，ImageNet上的模型并不总能泛化到其他数据集中，甚至可能是相反的，而模型的深度和宽度也会影响迁移的效果。

6100

机器学习笔记(八)——随机梯度上升(下降)算法调优

前言概述 上一篇文章对逻辑回归的原理和基本思想做了一些简要介绍，并通过引入Sigmoid函数和梯度公式成功推导出了梯度上升和梯度下降公式，上文分类实例是依据全批量提升上升法，而本文会介绍全批量梯度上升的一种优化算法...全批量在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，这种方法在处理小数据集时尚可，但如果有数十亿样本和成千上万的特征，那么该方法的计算复杂度太高。...优点：分类准确，获取全局最优解 缺点：当样本比较多时，训练速度特别慢 适用场合：样本较少的数据集 随机梯度下降法(SGD)：每次更新回归系数只有一个样本参与。...优点：训练速度很快 缺点：准确率会降低，并不是朝着整体最优方向进行，容易获取到局部最优解 适用场合：样本非常多的数据集 小批量梯度下降法(MBGD)：每次更新回归系数有一部分样本参与。...这种方法兼顾了上述两种方法的优点，同时也减弱了两者的缺点，算是两种前两种算法的一种平衡。如果数据集的样本数不是很极端，最好采用小批量梯度下降法。

94030

探索无限大的神经网络

衡量泛化能力，有一个很便捷的指标是看看模型在训练集和测试集上的误差相差多大，那么，一个较小的模型通常很难在训练集上做到很小的训练误差，不过这个误差和测试集上的测试误差在同一水平；换用更大的模型以后一般都可以得到更小的训练误差...不过，随着深度神经网络之类的高度复杂、高度过参数化（over-parameterized）的模型得到广泛研究和使用，大家发现它们经常可以在训练数据集上做到接近 0 的误差，然后还能在测试数据上发挥出令人惊讶地好的表现...模型复杂度足以完全拟合训练数据」（比如可以用模型为数据点取差值）的那个点之后，测试误差就可以持续下降！...另外，「越大的模型往往能给出越好的结果」，所以很自然地有人会问「如果我们有一个无限大的网络，它的表现会如何？」按照上面那张双峰图，答案就对应着隐藏在图像的最右侧的东西。...不过，数学和物理领域一直都有研究「趋于无限大」从而得到新的见解的惯例，研究「趋于无限大」也在理论上更容易一点。

71820

什么是机器学习？进来带你参观参观

包括了现实中的一些信息数据，以及对应的结果，也就是标签。 训练 对训练样本的特征进行统计和归纳的过程。 分类模型 总结出的特征，判断标准。 验证 用测试数据集验证模型是否正确的过程。...步子迈大了可能会越过极值，迈小了有会产生很大的计算量，具体取多大合适，还是要多看看老司机们烫过的坑。...深度学习由于是自动提取特征的，所以会导致我们有时候无法判断处究竟为什么会是这个模型，不便于我们分析问题，它就像一个黑盒一样，给它数据，它给你结果，而你很难了解里面发生了什么。...欠拟合 样本过少，无法归纳出足够的共性 过拟合 参数过多，导致在训练集上准确率很高，但换新样本会严重误判。...实际上 CoorChice 认为，机器学习只是用了统计学作为工具，去研究解决问题，实际上它是有一套自己的理论和套路的，就像物理用数据作为工具去解决问题一样。

44410

AAAI 2021中的目标检测（详细版with code）

在三个流行的遥感公共数据集 DOTA、HRSC2016、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集 ICDAR2015 上的实验表明了我们方法的有效性。...detail： 实际上，在文本检测和遥感目标检测领域主要面临三个挑战： 1）大长宽比：对于大长宽比的目标，SkewIOU分数对角度的变化十分敏感 2）密集排列： 3）类别不平衡，很多多类旋转目标数据集的类别极度不平衡...将这三种技术结合在一起，本文的方法可以在三个公开旋转目标检测数据集（包括DOTA，HRSC2016和ICDRA2015）上实现SOTA性能。 ?...此外，旋转anchor角度稍微偏离gt会导致IoU急剧下降，所以预设的角度参数很多。（例如旋转文本检测RRD设置13个角度，RRPN每个位置54个anchor）。 分类回归的不一致。...【问：表面上右半区密密麻麻好像分类器完全gg的样子，但是我们正常检测器并没有出现分类回归的异常，高分box的定位一般也不赖，为什么？

1.5K10

机器学习入门 8-5 学习曲线

将数据集划分为训练数据集和测试数据集，其中训练数据集用于训练模型，而测试数据集用于评估模型的泛化能力，训练学习模型的目的是选出泛化能力最强的模型，而这一系列不同的模型是通过模型复杂度体现的，因此简单来说就是选择在测试集上准确率最高时候的模型复杂度...为了能够选择在测试集上准确率最高时候的模型，模型复杂度曲线就应运而生。 ?...在最终的时候，训练误差和测试误差大体是在一个级别上的，不过测试误差还是要比训练误差高一些，这是因为训练数据拟合的过程，可以把训练数据集拟合的比较好，相应的误差会小一些，但是泛化到测试数据上的时候，误差还是可能会大一些...相应的train,test这两个曲线趋于稳定的位置，比最佳情况趋于稳定的位置要高一些，说明无论是对测试数据集来说还是训练数据集来说相应的误差都比较大，这是因为本身模型选择的就是不对的，所以即使在训练数据集上误差也是大的...在训练数据集上，相应的误差不大，和最佳情况下的误差是差不多的，甚至如果更极端一些，degree取值更高的话，训练数据集的误差会更低，但是问题在于，测试数据集的误差相对来说比较大，并且测试数据集的误差离训练数据集的误差比较远

1.2K10

Richard Sutton 直言卷积反向传播已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传播

首先，我们利用 ImageNet 和 MNIST 数据集做分类任务，实现回归预测，对持续学习效果进行直接测试，证明了监督学习中可塑性损失的存在。...由于 MNIST 数据集的图像居中并进行过缩放，所以可以不执行卷积操作。所有的分类任务共享相同的网络，采用了不含动量的随机梯度下降法，其他的设置与 ImageNet 数据集测试的设置相同。...在第 10 个任务上的准确率比第 1 个任务好，但在进行第 100 个任务时准确率有所下降，在第 800 个任务上的准确率比第一个还要低。...那在第 800 个任务时准确率为什么会急剧下降呢？ 接下来，我们在更多的任务序列上尝试了不同的步长值，进一步观察它们的学习效果。...在 ImageNet 数据集上，持续反向传播完全保持了可塑性，模型最终的准确率在 89% 左右。

32320

Richard Sutton 直言卷积反向传播已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传播

首先，我们利用 ImageNet 和 MNIST 数据集做分类任务，实现回归预测，对持续学习效果进行直接测试，证明了监督学习中可塑性损失的存在。...由于 MNIST 数据集的图像居中并进行过缩放，所以可以不执行卷积操作。所有的分类任务共享相同的网络，采用了不含动量的随机梯度下降法，其他的设置与 ImageNet 数据集测试的设置相同。...在第 10 个任务上的准确率比第 1 个任务好，但在进行第 100 个任务时准确率有所下降，在第 800 个任务上的准确率比第一个还要低。...那在第 800 个任务时准确率为什么会急剧下降呢？ 接下来，我们在更多的任务序列上尝试了不同的步长值，进一步观察它们的学习效果。...在 ImageNet 数据集上，持续反向传播完全保持了可塑性，模型最终的准确率在 89% 左右。

42720

课后作业（二）：如何用一个只有一层隐藏层的神经网络分类Planar data

数据集 下图是我们要处理的“flower”二分类数据集，红蓝两种颜色表示两种不同的数据类型。训练样本大小m=400。...我们可以直接用sklearn的内置函数来进行分类，输入以下代码在数据集上训练分类器： 在训练时，我们还需要绘制分类器的决策边界和输出准确率，这就意味着要在上述代码后加上以下内容： Logistic回归准确率...注：由于这个数据集不是线性可分的，所以Logistic回归的表现不太好，47%的准确率太低了，希望神经网络能有更好的表现。...下图是Adam Harley制作的一张动图，显示梯度下降算法在不同学习率上的表现，其中有良好学习率时曲线收敛，反之则曲线发散。...与Logistic回归相比，神经网络模型的准确率非常高，它精准区分了每片花瓣上数据的所属类别，证明它能学习高度非线性的决策边界。

1.5K60

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

这说明为什么准确率通常不是分类器的首选性能指标，特别是当您处理倾斜数据集（即某些类别比其他类别更频繁时）。评估分类器性能的一个更好方法是查看混淆矩阵（CM）。...在接下来的章节中，您将了解您一直在使用的所有这些机器学习模型实际上是如何工作的。 练习 尝试为 MNIST 数据集构建一个分类器，在测试集上实现超过 97%的准确率。...最后，在这个扩展的训练集上训练您最好的模型，并在测试集上测量其准确率。您应该观察到您的模型现在表现得更好了！这种人为扩展训练集的技术称为数据增强或训练集扩展。 解决泰坦尼克号数据集。...这就是为什么该算法被称为批量梯度下降：它在每一步使用整个批量的训练数据（实际上，全梯度下降可能是一个更好的名称）。因此，在非常大的训练集上，它非常慢（我们很快将看到一些更快的梯度下降算法）。...当模型在非常少的训练实例上训练时，它无法正确泛化，这就是为什么验证误差最初相当大的原因。然后，随着模型展示更多的训练示例，它学习，因此验证误差慢慢下降。

11100

25个机器学习面试题，你能回答几个？

9、 大多数机器学习算法涉及到一些对矩阵的操作，例如矩阵乘法和求逆矩阵。请给出一个简单的数学证明，说明为什么这种机器学习算法的 mini-batch 版本可能比在整个数据集上进行训练的计算效率更高?...(提示：刚刚过去的信息对于未来有较强的指导作用...) ? 20、 对于回归问题来说，从训练数据中通过简单随机抽样得到训练集和验证集是很有效的。但是对于一个分类问题来说，这种方法会存在什么问题?...21、 模型的准确率和性能，哪一个对你来说更重要? 22、如果你可以利用多个 CPU 内核，你会更喜欢提升树算法而不是随机森林吗?为什么?...(提示：如果你有 10 只手去完成一项任务，你会如何利用它) 23、 假设已知数据集是线性可分的，而你需要保证算法能够收敛并且具有最大的迭代次数/训练步数(由于计算资源有限)。...在这种情况下你会使用梯度下降法吗?你会选择什么方法呢? (提示：哪种简单的算法能够保证找到解?) 24、 假设你拥有的内存/存储空间非常小。你会更喜欢 logistic 回归还是 KNN 算法?

1.2K10

Python3入门机器学习（八）- 多项式回归

，模型的准确率也比较低，随着模型逐渐变复杂，对测试数据集的准确率在逐渐的提升，提升到一定程度后，如果模型继续变复杂，那么我们的模型准确率将会进行下降（欠拟合->正合适->过拟合） 欠拟合和过拟合的标准定义...这是因为我们本身模型选的就不对，所以即使在训练数据集上，他的误差也是大的，所以才会呈现出这样的一种形态 ?...image.png 对于过拟合的情况，在训练数据集上，他的误差不大，和最佳的情况是差不多的，甚至在极端情况，如果degree取更高的话，那么训练数据集的误差会更低，但是问题在于，测试数据集的误差相对是比较大的...由于我们的模型可能会针对验证数据集过拟合，而我们只有一份验证数据集，一旦我们的数据集里有比较极端的情况，那么模型的性能就会下降很多，那么为了解决这个问题，就有了交叉验证。...image.png 这也说明了Ridge为什么叫岭回归，因为他更像是翻山越岭一样，在梯度下降法中一点一点找坡度缓的方向前进。而LASSO的路径就比较规则，会在训练的过程中碰到一些轴使得某些θ为0。

2.1K20

【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归

【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归 在上一篇算法中，线性回归实际上是 连续型 的结果，即 ，而逻辑回归的 是离散型，只能取两个值 ，这可以用来处理一些分类的问题。...logistic函数 我们可能会遇到一些分类问题，例如想要划分 鸢尾花 的种类，尝试基于一些特征来判断鸢尾花的品种，或者判断上一篇文章中的房子，在6个月之后能否被卖掉，答案是 是 或者 否，或者一封邮件是否是垃圾邮件...logistic函数，它的函数图像是： image 当 变得非常小的时候， 会趋向于0，当 变得非常大的时候， 会趋向于1，它和纵轴相较于0.5。...： 则对于 m 个样本，则有： 所以总结来说： 逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。...鸢尾花分类 为了划分 鸢尾花 的种类，尝试基于一些特征来判断鸢尾花的品种，选取100条鸢尾花数据集如下所示： 花萼长度（单位cm） 花萼宽度（单位cm） 种类 5.1 3.5 0 4.9 3.0 0 4.7

56120

梯度下降、过拟合和归一化

基于梯度下降法求最优解时，都要归一化，why，为什么？...数据的归一化/标准化/规范化，顾名思义，就是有量纲数据集经过某种变换后，变成无量纲的数据，比如变到[0,1]，应该是这样便于处理吧，使各个维度梯度尽量同时收敛。...过拟合、拟合与欠拟合 过拟合：模型很好的拟合了训练集数据，但预测的准确率反而降低了，拟合过度，泛化能力弱。 欠拟合：与过拟合相反，模型尚未能很好的拟合训练数据集，拟合不足。...拟合：模型适当拟合训练集且预测准确率较高，泛化能力强。...，随机梯度下降回归函数 import numpy as np from sklearn.linear_model import Lasso, SGDRegressor # 模拟真实数据集 X = 2

61110

Tensorflow入门-白话mnist手写数字识别

文章目录 mnist数据集 简介 图片和标签 One-hot编码（独热编码） 神经网络的重要概念 输入（x）输出（y）、标签（label） 损失函数（loss function） 回归模型 学习速率 softmax...激活函数 Tensorflow识别手写数字 构造网络 model.py 训练 train.py 验证准确率 train.py 主函数 train.py mnist数据集 简介 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集...mnist数据集里的每张图片大小为28 * 28像素，可以用28 * 28的大小的数组来表示一张图片。...事实上，再计算交叉熵前的Y值是经过softmax后的，经过softmax后的Y，并不影响Y向量的每个位置的值之间的大小关系。大致有2个作用，一是放大效果，而是梯度下降时需要一个可导的函数。...# 数据集小，可以使用全数据集，数据大的情况下， # 为了提高训练速度，用随机抽取的n张图片来训练，效果与全数据集相近 # https://www.zhihu.com/question

1.2K100

PyTorch学习系列教程：三大神经网络在股票数据集上的实战

导读 近几天的推文中，分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍，今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。...三大神经网络预测效果对比 本文行文结构如下： 数据集准备 DNN模型构建及训练 CNN模型构建及训练 RNN模型构建及训练 对比与小结 01 数据集准备 本次实战案例选择了某股票数据，时间范围为2005...同时，为了确保数据预处理时不造成信息泄露，在训练MinMaxScalar时，只能用训练集中的记录。所以，这里按照大体上8:2的比例切分，选择后800条记录用于提取测试集，之前的数据用作训练集。...，只是最后一点预测误差较大，这可能是由于测试集标签真实值超出了1，而这种情况是模型在训练集上所学不到的信息…… 05 对比与小结 最后，我们综合对比一下三大神经网络模型在该股票预测任务上的表现。...这大体可以体现两个结论： 机器学习界广泛受用的“天下没有免费的午餐”定理，即不存在一种确切的模型在所有数据集上均表现较好； 虽然RNN是面向序列数据建模而生，但DNN和CNN对这类任务也有一定的适用性，

1.7K20

机器学习算法Python实现--逻辑回归

为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 ? 的图像如下，即y=1时： ? 可以看出，当 ?...趋于1，y=1,与预测值一致，此时付出的代价cost趋于0，若 ? 趋于0，y=1,此时的代价cost值非常大，我们最终的目的是最小化代价值 同理 ? 的图像如下（y=0）： ?...(-z)) return h 5、映射为多项式 因为数据的feture可能很少，导致偏差大，所以创造出一些feture结合 eg:映射为2次方的形式: ?...((predict.reshape(-1,1),y_test.reshape(-1,1))) # 将预测值和真实值放在一块，好观察 print predict print ('测试集准确率...：%f%%'%(right*100.0/predict.shape[0])) #计算在测试集上的准确度 传送门：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python

69020

机器学习经典算法优缺点总结

准确率依赖于个体分类器的实力和它们之间的依赖性。理想情况是保持个体分类器的能力而不提高它们的相关性。对每次划分所考虑的属性数很敏感。通常选取logn2+1个属性，其中n是数据集的实例数。...缺点： K需预先设定，对大小不平衡的数据易偏向大容量数据 常用算法： kd树：对x的K个特征，一个一个做切分，使得每个数据最终都在切分点上（中位数），对输入的数据搜索kd树，找到K近邻 EM：含隐藏变量的概率模型...线性回归 特点： 解析解 优点： 简单，存在解析解 缺点： 对复杂数据拟合不好，欠拟合 LogReg：对数线性模型 特点： 模型源自于逻辑斯蒂分布优化算法有改进的迭代尺度法、梯度下降法、拟牛顿法...，会牺牲一定准确率，分类性能不一定高 Apriori:两阶段频集思想，递推（关联规则） 特点： 1频度→支持度→2频度→支持度→......，每次删除支持度小于摸个阀值的点，最终返回各个频集 优点： 易编码实现 缺点： 大数据上速度较慢，候选集每次产生过多，未排除不应该参与计算支持度的点.

1.2K80
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券