6_回归算法 —欠拟合、过拟合原因及解决方法

**回归算法**

回归算法是一种常见的机器学习算法，用于预测连续性目标变量。它通过建立一个模型来预测目标变量的值。然而，在实际应用中，我们经常会遇到两个问题：欠拟合和过拟合。

**欠拟合**

欠拟合是指回归模型无法准确地捕捉数据中的模式，导致预测结果与真实值之间存在较大的差异。这通常是因为模型太简单，没有足够的参数来描述数据的复杂性。欠拟合的表现形式有：

* **高均方根误差（RMSE）**：模型预测的值与真实值之间的平均平方差。
* **低决定系数（R-squared）**：模型解释了数据变化的百分比。

解决方法：

1. **增加模型复杂度**：尝试使用更复杂的模型，如决策树、随机森林或神经网络。
2. **特征工程**：通过提取更多的特征来丰富数据，给模型提供更多信息。
3. **数据集扩充**：增加训练样本数量，可以帮助模型更好地捕捉模式。

#例子：使用决策树回归模型from sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 假设我们有一个包含特征X和目标变量Y的数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树回归模型model = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测y_pred = model.predict(X_test)

#例子：使用L1正则化的线性回归模型from sklearn.linear_model import Lassofrom sklearn.model_selection import train_test_split# 假设我们有一个包含特征X和目标变量Y的数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建L1正则化的线性回归模型model = Lasso(alpha=0.01, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测y_pred = model.predict(X_test)