孫同學(xué)
2021-02-18 12:14老師好，對于回歸檢驗有兩個問題： 1、這個圖片中的M-fold方法每聽懂操作步驟，如果有n個數(shù)據(jù)，是將其分為m（3）組嗎？然后是將其中兩組怎么樣和第三組比較嗎？還有為什么是AB兩組一組數(shù)據(jù)做橫坐標(biāo)，一組數(shù)據(jù)做縱坐標(biāo)呢？不是一組數(shù)據(jù)就包括對應(yīng)的（x,y）嗎？沒懂，麻煩老師再解釋一下M-fold方法 2、診斷說如果X包括一些無用變量，即x太多，那么bias小，為什么estimation error會變大呢？什么是estimation error？
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1個回答
Jenny助教
2021-02-18 17:36
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同學(xué)你好，
1. 對于每一個模型，M 折交叉驗法都會經(jīng)歷如下的步驟：
首先初始采樣分割成M 個子樣本，一個單獨的子樣本被保留作為驗證模型的數(shù)據(jù)，其他M-1 個樣本用來訓(xùn)練計算模型的參數(shù)。
每一次驗證結(jié)束之后，都會對模型進(jìn)行評價，并計算殘差平方和。在交叉驗證重復(fù)M 次后，由于每個子樣本作為驗證集都驗證了一次，我們便可獲得
M 次模型的總殘差平方和。
對于一個模型的M 折交叉驗法就結(jié)束了，接下去就是對剩下的2k -1 個不同自變量組合的模型逐一進(jìn)行M 折交叉驗法，每一個過程都會進(jìn)行M 次交叉
驗證并計算總殘差平方和。
最終，總殘差平方和最小的模型會被選定為最優(yōu)模型。
2. 如果變量太多，那么模型就可能會過于復(fù)雜，在對系數(shù)進(jìn)行估計的時候產(chǎn)生誤差的可能是就會變大，也就是estimation error。
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