模型选择

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     继续上节内容介绍学习理论，介绍模型选择算法，大纲内容为：

• 交叉验证
• 特征选择

     回顾上节的偏差方差权衡现象，若选择过于简单的模型，偏差过高，可能会导致欠拟合；若选择过于复杂的模型，方差过高，可能会导致过拟合，同样模型的一般适用性不好。    

     模型复杂度：多项式的次数或参数的个数。

    （1）尝试选择多项式的次数

    （2）尝试选择参数

     τ：局部加权线性回归带宽参数

     C：支持向量机中的权衡参数

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一、模型选择方法：

    模型选择问题是为了自动进行方差偏差平衡，常用交叉验证的方法。

    交叉验证的基本思路：

• 对每个模型M_i在样本S上进行训练，得到一些假设h_i；
• 选择具有最小训练误差的假设。

    这里只考虑到了经验风险最小化，往往会选择次数更高的多项式而造成高方差，因此仅仅如此是不够的。接下来介绍三种实用的交叉验证算法。

    1. 保留交叉验证（Hold-out cross validation）

• 对于给定的训练样本集合，随机分成两个子集：训练子集S_train（70%）和保留交叉验证子集S_CV（30%）；
• 在训练子集S_train上训练每个模型，用保留交叉验证子集S_CV进行验证；
• 选择保留交叉验证子集S_CV中具有最小测试误差的模型作为结果。

     由于通常情况下可以采集到的数据量有限，而保留交叉验证子集的提出也只是为了模型选择，还有几种交叉验证的变种，可以有效地提高数据利用率。

    2. k重交叉验证（k-fold cross validation）

• 将假设样本集S分成k个部分；
• 对随机选取的k-1个部分进行训练；
• 再对剩下的部分进行测试；
• 依次任意选取k-1个部分和剩下的部分，直到所有的部分都被当做过测试部分为止；
• 最后对这k个结果求平均。

    之后还需要对模型利用100%的数据进行重新训练。

    通常k=10，即选择90%的数据进行训练，10%进行测试；k=5同理。

    缺点：计算量大

   3. 留1交叉验证（Leave-one-out CV）

• 划分数目与样本个数相同k=m；
• 留出第一个样本，对剩下的样本进行训练，之后对第一个样本进行测试；
• 留出第二个样本，对剩下的样本进行训练，之后对第二个样本进行测试；
• 依次重复，直到最后一个样本。

     优点：数据的利用率可能比k重交叉验证的更高；

     缺点：需要大量的计算，常在训练样本非常少的情形下才使用。

二、特征选择方法：

     特征选择是模型选择的一种特例，在研究机器学习的问题时，通常会面临一个非常高维的特征空间，如之前谈到的垃圾邮件分类问题，特征向量可以达到30000-50000维，存在过拟合的风险，如果可以降低特征的数量，也就减小了学习算法的方差，从而降低过拟合的风险。

     若有n个特征，那么有2ⁿ种可能的子集，这是一个相当大的特征空间，通常在做特征选择时采用启发式规则对特征空间进行搜索。

    1. 封装特征选择（Wrapper feature selection）

    （1）前向搜索方法（Forward search）

• 初始化特征子集为空集F=Φ
• 重复以下两个步骤：

     （1）i=1,...,n，尝试加入特征i到特征子集F中，对模型进行交叉验证，估计一般误差；

     （2）设置F=F∪（上步骤中得到的最好特征，即一般误差最小的特征）；

• 输出找到的最好假设

     大致思路是：从空集开始，每次迭代考虑那些还没有被加到F中的特征，尝试将新的特征加入到F中，并对训练集进行训练，用交叉验证集进行评估，找到一个最好的特征加入F中，也就是说保留具有最小保留交叉验证误差的特征。前向搜索方法也是一种最常用的封装特征选择（Wraper feature selection）。

    （2）后向搜索方法（Backward search）

• 初始化特征集合F
• 每次从F中删除一个特征
• 按照类似前向搜索的循环步骤
• 直到找到最好的假设

      后向搜索方法最开始需要训练整个特征集合，结果可能有意义也可能没有意义，且计算量较大，故前向搜索方法更为常用。以上两种方法均属于启发式搜索（searcheristics），它的缺点是计算量大，且不能保证找到最好的特征子集。

      接下来再介绍一种特征选择方法，它的计算量相对要小，虽然效果有时不如上述两种方法。

    2. 过滤特征选择（Filter feature selection）

      对每个特征都计算一些衡量标准来衡量输入X_i对于输出y的影响度，并用分数S(i)来表示，常用的分数有两种：相关度或相互信息。

     （1）相关度（correlation）Corr(x_i,y)

     （2）相互信息MI（Mutual information）

      在信息论中也可以表示为：

      用于衡量两个概率分布之间的差异，也叫作KL距离。当x与y是相互独立的，那么p(x_i,y)与p(x_i)p(y)是相等的，那么KL距离为0，即相互信息为0；当x与y相互影响时，特别地，影响越大，则KL距离越大，相互信息值也越大。

      最后需要选取具有最大相关度或相互信息的前k个特征，可以采用交叉验证的方法或手动获取的方法。

三、贝叶斯统计与规范化

      特征选择用于简化模型，实际上是利用减少特征数量来降低模型需要拟合的参数数目，来防止过拟合现象。而另一种防止过拟合的方法可以保留所有的参数，它是规范化（regularization）。

      以线性回归为例，两个学派有两种不同的理解。

    1. 频率学派

      利用最大似然估计来评估参数θ，频率学派认为这些参数是未知的常量，而我们的工作就是利用各种数理统计的方法去估计这些参数的值。

   2. 贝叶斯学派

      贝叶斯学派认为参数θ为一个随机变量，需要赋予一个先验概率来表示θ取值的不确定性。

      给定一个训练样本集合S={(x⁽ⁱ⁾,y⁽ⁱ⁾)}_i=1~m，计算参数的后验概率：

     对于新输入x进行预测，得到

     预测y的期望值：

     由于参数θ为n+1维的向量，当维度很高时，直接计算后验概率会很难，所以通常我们不直接计算，而是设法取后验概率的最大值，称作最大化估计MAP（maximum a posteriori）。

      通常θ服从高斯分布，θ~N(0,τ²I)，贝叶斯规范化每次拟合会越来越光滑，因为减小了τ的值，使得参数越来越接近于0，从而使得过拟合几率下降。

     总结：对比两种学派的不同看法，其实贝叶斯学派只比频率学派多乘以一个参数的先验概率，而其效果就是使得拟合效果平滑化，可以有效降低模型的过拟合现象。

模型选择

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原文地址：http://www.cnblogs.com/wallacup/p/6274499.html