摘要:
本文给出了采用最小二乘法拟合多元多次函数来构造损失函数的过程,可用于解决数值预测问题。关键在对样本的不同特征给定适当次数,一般可选一次至三次的组合(包括非整数次或负数次方),次数过小则模型欠拟合,次数过大则模型过拟合。对于重要的特征,如果自变量的绝对值(不处理或处理后)基本都是大于1的,则可选稍高的次数,这样自变量的变动对因变量的影响就越大,符合重要特征的特点;如果自变量的绝对值(不处理或处理后)基本都是小于1的,则可选负数次方,这样自变量的变动对因变量的影响也大,也符合重要特征的特点。 阅读全文