大家好，关于matlab曲线拟合，函数，用法以及例子很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于机器拟合以及解决办法的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 随机森林为什么不会过度拟合
2. 在机器学习中，如何处理数据不平衡的问题
3. 为什么神经网络越深越容易过拟合
4. matlab曲线拟合，函数，用法以及例子

随机森林为什么不会过度拟合

过拟合、高方差的问题发生在机器学习算法被允许无用地探究非常复杂的假设空间，将抽样误差也进行拟合，最终得出带有误导性的复杂答案。

过拟合发生的原因通常有：

·相对于训练数据行数来说过多的自由参数

·Boosting的次数过多

·神经网络层数过多

·树的深度过大

·在SGD类型的算法中迭代次数过多

事实上所有高度复杂的机器学习模型都有过拟合的倾向，但是题主的问题可以理解为为什么在树的数量增加时随机森林不会过拟合。

随机森林相比于单个决策树不容易过拟合。过拟合的主要原因是模型学习了过多样本中的随机误差，但是随机森林随机选择样本和特征，并且将很多的随机树进行平均，从而将随机误差也进行了平均。

总的来说，集成方法可以大幅度地减小预测方差到近乎零从而提高整体的准确率。如果我们将单个随机模型的期望泛化错误的方差定义为下图：

因此，一个整体的期望泛化错误的方差可以写为：

公式中的p(x)是基于来自两个独立的种子（seeds）的相同数据训练出的随机模型预测值的皮尔逊相关系数。如果我们增加随机森林中决策树的数量，反目M增大，并且当p(x)<1时整体的方差减小。因此整体的方差将会严格小于单个模型的方差。

简单来说，增加整体中单个随机模型的数量永远不会增加泛化错误。

在机器学习中，如何处理数据不平衡的问题

数据不平衡问题在机器学习中是一种很常见的数据预处理的问题。

指的是数据在分布上的不均匀，比如对淘宝评论进行好评和差评的分类的问题，往往好评的数据特别多，而差评的数据则相对较少。在医学上对癌症的预测，同时是没发生病变的数据远远多于发生病变的数据量。

这种数据不平衡的问题会对机器学习结果造成很大影响，比如对于癌症的二分类问题来说，由于正例（没有病变）特别多如有990个，反例（发生病变）特别少如只有10个。因此就算不加选择的都预测为正例，那么准确率也会特别高，达到99%。因此算法就无法真正的学习到二者之间的区别。

解决的方式可以从两方面来处理：一种是对数据进行处理；二是使用针对不平衡数据的算法。

对数据进行处理

1.通过二次采样来改变数据的分布

包括两种方式为过采样和欠采样：

一是随机复制少数类样本。但是这种方法的缺陷是，容易让模型对少数类样本产生过拟合，无法真正学到二者之间的差别。改进的方法可以向少数类样本中加入随机的噪声。

二是通过减少多数类样本来提高对少数类的预测效果。随机的丢掉一些多数类样本，来使得数据更加平衡。缺点是同时也丢失了多数类样本的一些信息，会降低模型学习的性能。

2.数据合成

利用已知样本来生成更多的数据。常用的算法是SMOTE（SyntheticMinorityOversamplingTechnique），即合成少数类过采样技术。具体方式如下图所示：左边是数据不平衡的数据集；中间值利用SMOTE算法进行数据合成；右边则是合成后的结果。

改进算法

上面的方法都是从数据的分布的方面来改进学习效果；而在算法方面上改进的方法主要是基于代价敏感学习算法(Cost-SensitiveLearning)，即提高少数类样本错误分类的权重，降低多数类样本错误分类的权重。从而使得模型更加关注少数类样本的分布状况。

为什么神经网络越深越容易过拟合

神经网络中层次越多，网络的表达能力越强。

对于一些复杂的场景，如机器翻译。如果只有一层全联接层肯定不能表达这个复杂场景，这个时候层次增多会对网络的性能有极大提升。

而对于一些简单的场景，如简单的二分类问题，几层全连接层往往以足以表达整个场景，这个时候盲目加入很多层进去，只会使得模型过拟合。

所以总结而言，神经网络的深度要视场景的复杂程度和数据的多少而定。

1.过拟合也分多种情况，1种是现在就这么多情况，这个神经网络已经能对这么多情况都给出正确答案了，那么就算过拟合了，你也是没办法证明的，另外即然能工作，能穷尽，也不存在坏处。

2.是不是过拟合，和我们的神经网络模型和训练集有关系，当二个的组合真的过拟合了，在训练集上过工作的很好，在验证集上就会出问题。现在有一些对训练集的数据进行各种预处理的方式后，多次输入，多次训练。

3.过拟合这个问题目前来看，无法避免，训练本身就是某种拟合的过程。如果将来在这个方面的数学原理或是使用上有质的突破，可能就会有机会解决。

matlab曲线拟合，函数，用法以及例子

matlab是一款功能强大的数学软件，matlab可以用来做函数拟合。那么matlab曲线拟合函数是什么呢？应该怎么使用呢？下面一起来看看matlab曲线拟合函数的用法以及例子吧：

1、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行窗口输入x=0:0.4:2，确定x的值为0到2，取值间隔为0.4。接下来输入函数y=3*x.^3+2*x.^2+x确定y的值。多项式函数y的系数为3210，分别对应三次项、二次项、一次项和常数项。

2、此处以函数y为例，来进行曲线拟合，方便验证曲线拟合的结果。matlab多项式拟合函数为polyfit，调用格式为polyfit(x,y,N)，其中x和y是拟合数据的自变量和因变量，N为多项式拟合阶数。由图中结果可以看到三次多项式拟合能得到较好的结果。

3、matlab曲线拟合工具箱也可以用来曲线拟合。点击方框处的“APP”，接着点击“CurveFitting”。

4、曲线拟合工具箱如下图所示，方框处可以输入X和Y的拟合数据。

5、选择拟合数据为x和y，拟合方式为多项式拟合，拟合阶数选择为3，曲线的拟合结果如箭头处所示。

6、使用以下方式可以确定多项式拟合的阶数，使其达到一定的精度要求，具体代码如下图所示，得到的运行结果为3，因此最佳拟合阶数为3。

7、得到拟合多项式的系数后，可以通过命令symsxf(x)f(x)=poly2sym(y2,x)显示出拟合多项式，最后一项系数并不是0，这是由于机器误差引起的，其实最后一项的值特别好，可以忽略不计，看做0。

8、曲线拟合结果的调用，使用t=polyval(y2,x)即可使用拟合函数计算因变量的值，并保存在变量t内，具体结果如下图所示。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。