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2023-07-25 17:17請問，為什么過度擬合，variance越大，我已經(jīng)擬合的完全將真實(shí)數(shù)據(jù)連起來的情況下，那我所有的預(yù)測值之間的差距就不會太大呀，就是處于一個(gè)很穩(wěn)定的狀態(tài)，那么我的波動率不也應(yīng)該是小的嗎？
所屬：FRM Part I > Quantitative Analysis 視頻位置 相關(guān)試題
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1個(gè)回答
Tom助教
2023-07-26 11:34
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同學(xué)您好~
邏輯是這樣的，自變量如果多了的話，在數(shù)據(jù)集不變的情況下，通常能提高我們的預(yù)測能力，也就是說explanatory power上升了，bias變小了。但這是由于過擬合造成的，即模型只對本數(shù)據(jù)有效，換了數(shù)據(jù)的話，可能失效或是參數(shù)發(fā)生巨大變化，于是有了更大的方差，注意，這里的方差是針對參數(shù)估計(jì)值而言的。
過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過于優(yōu)秀，但在未見數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。也可以比喻為一個(gè)學(xué)生死記硬背了一本題庫的答案，但當(dāng)遇到新的題目時(shí)無法正確回答。這種情況下，模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)過于敏感，從而失去原有作用的現(xiàn)象。
如果對回答滿意，請給我點(diǎn)個(gè)【采納】，祝您學(xué)習(xí)愉快~
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