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首页 . 理学 . 统计学

统计学习/ statistical learning // statistical learning /

基于数据构建概率统计模型并利用模型对数据进行分析与预测的一门学科。又称统计机器学习。

状态空间模型/ state-space model /state-space model
统计学习
以隐含的时间为自变量的动态时域模型。包括状态方程模型和观测方程模型等两个模型。
信仰分布/ fiducial distribution /fiducial distribution
统计学习
基于样本的参数的一个分布，表示基于样本提供的信息，落在各个范围内的“可信程度”。
测试样本/ test sample /test sample
统计学习
用来评估最终模型性能的数据样本。又称测试集。
分类回归树/ classification and regression tree；CART /classification and regression tree；CART
统计学习
一种决策树方法，基于树把特征空间划分为一系列的矩形区域，在每一个区域中拟合一个简单的模型。
样本外预测/ out of sample forecast /out of sample forecast
统计学习
根据训练得到的模型对训练样本以外的数据样本进行预测。
广义交叉验证/ generalized cross-validation; GCV /generalized cross-validation; GCV
统计学习
一种重抽样方法，将原始观测数据分为训练集和验证集，在训练观测集上拟合统计学习方法，利用验证集进行测试，从而用验证集的测试误差衡量模型。
样本内预测/ in-sample forecast /in-sample forecast
统计学习
一种预测概念，与样本外预测对应。运用训练集得到的模型对训练样本进行预测。
过拟合/ overfitting /overfitting
统计学习
在模型拟合数据的过程中，统计模型使用的参数过多，从而导致模型对观测数据过度拟合，以至于在训练数据上拟合表现较好，但是该模型预测能力通常较差的现象。
欠拟合/ underfitting /underfitting
统计学习
在模型拟合数据的过程中，如果统计模型使用的参数过少，得到的模型难以拟合观测数据的现象。
随机森林树/ random forest /random forest
统计学习
一种以决策树为基学习器的集成学习算法，属于一种有监督学习算法，能同时应用于分类和回归问题。又称随机森林。

统计学习/ statistical learning // statistical learning /

状态空间模型/ state-space model /state-space model

信仰分布/ fiducial distribution /fiducial distribution

测试样本/ test sample /test sample

分类回归树/ classification and regression tree；CART /classification and regression tree；CART

样本外预测/ out of sample forecast /out of sample forecast

广义交叉验证/ generalized cross-validation; GCV /generalized cross-validation; GCV

样本内预测/ in-sample forecast /in-sample forecast

过拟合/ overfitting /overfitting

欠拟合/ underfitting /underfitting

随机森林树/ random forest /random forest