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1 基本定义

交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法是一种用于选择模型超参数并提高泛化性能的方法。下面将对该算法进行详细介绍：

1. 广义神经网络回归模型：

   • 广义神经网络回归模型是一个包含多个层的神经网络模型，每层都由多个神经元组成。每个神经元都有权重和偏差，通过激活函数对输入进行非线性变换并输出结果。

   • 模型的目标是通过学习训练数据的特征来拟合输入与输出之间的关系，以进行预测。

2. 光滑因子：

   • 光滑因子是正则化项的一种形式，用于控制模型的复杂度。它惩罚模型中过多的参数或过度拟合的现象，从而提高模型的泛化能力。

   • 光滑因子可以通过交叉验证选择，以找到最佳的超参数值。

3. 交叉验证：

   • 交叉验证是一种模型评估技术，用于估计模型在未见过数据上的性能。

   • 通常，将可用的数据集划分为训练集和验证集。然后使用训练集来训练模型，并使用验证集来评估模型的性能。

   • 为了减小随机划分的影响，可以使用交叉验证重复多次，并取平均值作为最终的评估结果。

4. 求光滑因子的算法步骤：

   • 步骤1：将数据集划分为K个折叠（folds）。

   • 步骤2：对于每个光滑因子的候选值进行如下循环操作：

     • 步骤2.1：对于每个折叠，将其余的K-1个折叠用于训练模型，留出一个折叠用于验证模型。

     • 步骤2.2：使用训练集训练广义神经网络回归模型，并根据验证集计算模型的预测误差。

     • 步骤2.3：将所有折叠的预测误差求和并计算其平均值，作为当前光滑因子的性能度量。

   • 步骤3：选择具有最佳性能度量的光滑因子作为最终的超参数值。

通过以上步骤，交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法可以帮助我们选择合适的光滑因子，以提高模型的泛化性能并减少过拟合的风险。

2 出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：