感染率预测模型的优化.pptx

感染率预测模型的优化

感染率预测模型的评估指标

数据采样策略的优化

特征选择和筛选方法

模型超参数优化算法

时间序列数据的处理

模型融合与集成策略

不确定性量化和鲁棒性分析

模型部署和实时监测ContentsPage目录页

感染率预测模型的评估指标感染率预测模型的优化

感染率预测模型的评估指标模型拟合指标1.R2（决定系数）：衡量模型预测值与真实值之间的拟合程度，取值范围为0到1，1表示完美拟合。2.均方根误差（RMSE）：反映模型预测值与真实值之间的平均误差，单位与因变量一致，数值越小表示模型拟合程度越好。3.均方误差（MSE）：RMSE的平方，也是衡量模型拟合误差的指标，数值越小越好。预测精度指标1.均方根误差百分比（RMSE%）：RMSE相对于真实值的百分比，反映模型预测值的相对误差，数值越小越好。2.平均绝对误差（MAE）：预测值与真实值之间的绝对误差的平均值，单位与因变量一致，数值越小表示模型预测精度越高。3.平均绝对百分比误差（MAPE）：MAE相对于真实值的百分比，反映模型预测值的相对误差，数值越小越好。

感染率预测模型的评估指标预测区间覆盖率1.预测区间覆盖率：衡量模型预测区间包含真实值的频率，理想情况下应该接近于预设的置信水平（例如95%）。2.区间宽度：预测区间的宽度反映模型预测的不确定性，宽度越窄，模型的可信度越高。3.区间平均长度：预测区间长度的平均值，用于比较不同模型的预测不确定性水平。超参数优化1.交叉验证：将数据集分割为多个子集，轮流使用一部分作为训练集，另一部分作为测试集，以评估模型的泛化能力。2.网格搜索：遍历超参数可能的取值范围，找到使模型性能最好的超参数组合。3.贝叶斯优化：利用贝叶斯定理，根据先前的数据和先验分布，迭代更新超参数的分布，以找到最优值。

感染率预测模型的评估指标TimeSeries分解1.趋势分解法：将时间序列分解为趋势、季节性和残差成分，以识别模型中潜在的模式和趋势。2.季节性分解法：将时间序列分解为季节性和非季节性部分，以捕捉时间序列中的季节性变化。3.异常值检测：确定时间序列中与正常模式显着不同的异常值，可能表明模型需要调整或重新训练。

数据采样策略的优化感染率预测模型的优化

数据采样策略的优化欠采样策略1.欠采样涉及从多数类中随机删除数据点，以平衡数据集中不同类别的代表性。2.欠采样方法包括随机欠采样、最接近欠采样和合成少数类过采样。3.欠采样的优点是计算效率高，并且可以减少过拟合。过采样策略1.过采样涉及复制或创建少数类中的数据点，以增加其在数据集中的代表性。2.过采样方法包括随机过采样、SMOTE和ADASYN。3.过采样的优点是它可以提高模型对少数类的预测能力，但它也可能导致过拟合。

数据采样策略的优化数据合成策略1.数据合成涉及使用生成模型创建新的数据点，以扩充数据集。2.数据合成方法包括GAN、变分自编码器和自回归模型。3.数据合成的优点是它可以生成逼真的数据，而缺点是它需要大量计算资源。主动学习策略1.主动学习涉及从模型的预测不确定性最高的区域中选择数据点进行标注。2.主动学习方法包括基于不确定性的采样、查询最具信息性的实例和期望度量。3.主动学习的优点是它可以有效地利用标注资源，但它需要一个可靠的模型来预测不确定性。

数据采样策略的优化半监督学习策略1.半监督学习涉及利用少量标记数据和大量未标记数据来提高模型性能。2.半监督学习方法包括自训练、一致性正则化和图拉普拉斯正则化。3.半监督学习的优点是它可以利用未标记数据，但它依赖于数据的分布假设。迁移学习策略1.迁移学习涉及将预先训练的模型用于新任务，该任务与预先训练任务相关。2.迁移学习方法包括特征提取、微调和多任务学习。3.迁移学习的优点是它可以减少训练时间和提高模型性能，但它需要预先训练模型与新任务相关。

模型超参数优化算法感染率预测模型的优化

模型超参数优化算法贝叶斯优化1.这是一个概率框架，用于优化具有昂贵评估成本的目标函数。2.它建立一个目标函数的后验分布，该分布由先验知识和观测数据确定。3.通过采集样本和更新后验分布，可以逐步改善超参数估计。梯度下降法1.这一类算法使用目标函数的梯度来迭代更新超参数。2.它们需要可微分的目标函数，并且在局部极小值处可能会收敛。3.通常需要人工设置学习率和动量等超参数，这可能会影响优化性能。

模型超参数优化算法随机搜索1.该算法在超参数空间中随机采样，并选择具有最佳目标函数值的样本。2.它不需要目标函数可微，并且适用于高维超参数空间。3.然而，它可能会产生不稳定的结果，并且需要大量的评估才能收敛。进化算法1.这些算