《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘...
斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws
与和胜率之间的二次拟合相比,这个缩放定律可以将误差RMSE减半。此外,作者还考虑了DAA算法中的长度偏好问题(LengthCorrelations)。先前有研究表明,DPO算法非常容易放大数据集中的冗长偏差,本文通过如下的实验表明,长度并不是过度优化唯一可以利用的维度。上图左侧展示了使用标准训练和经过长度正则化方法的胜率性能,可以看...
跑步中的“过拟合”:跑步训练中你被自己“骗”了吗?
在跑步训练中,“过拟合”指的是你将过于关注细节,而忽略了整体的训练目标。例如,你可能只专注于提高配速,却忽略了力量训练的重要性;你可能过度追求高强度训练,却忽视了休息和恢复的必要性;你可能为了追求更好的装备,却忽略了自身的训练计划和执行力。跑步训练中的“过拟合”表现过度追求速度和配速:你总是想跑...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
这个问题就是过度拟合的主要缘由。添加某些不太经常发挥作用的法则会导致无意中的过度拟合,而这会造成事后测试结果与实际交易结果的差异。这个问题经常在不经意间发生,因为大多数人都不会从这样的角度考虑问题。季节性因素就是个很好的例子。如果你想用10年的数据来分析某个特定的季节性现象,你最多只有10个例子可...
PaLM 2数学性能暴涨6%!DeepMind新作力证「合成数据」是通往AGI关键
研究人员怀疑性能倒退可能是由于过度拟合造成的。由于APPS数据集的大小约为MATH数据集的三分之一,因此受此问题的影响更大。如何影响pass@k和多数投票的性能?如下图所示,是PaLM-2-L预训练模型和用微调模型的Pass@K结果。对于固定数量的样本k,使用进行微调可以大大提高Pass@K的性能。
炒股,是发财的途径吗?如果不想穷一辈子,建议每天读一遍
5.简单,系统变量不要太多,很容易过度拟合(www.e993.com)2024年10月23日。没有一个交易系统可以适应所有的市场状态,只有当市场运行切换到你的系统风格时,风来了,才能起飞,这时候,专注与执行力是最重要的,才是检验历史赔率是否真实,此时赚到预期的银子,不但能够填掉其他时间的坑,还能极大增强系统设计者的信心。任何一个交易系统都是赚它...
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
最大深度(MaxDepth):限制决策树的深度,以避免树过深导致过拟合。最小样本分裂数(MinSamplesSplit):如果一个节点中的样本数少于这个值,则停止分裂。最小叶子节点样本数(MinSamplesLeaf):确保每个叶子节点包含足够多的样本,以避免分裂后产生过于小的叶子节点。
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现很好,但在测试数据或新数据上表现较差的现象。过拟合通常发生在模型过于复杂或者训练数据过少的情况下,导致模型学习到了训练数据中的噪声或不重要的特征,而忽略了数据中的真实规律。这里需要举例说明自动驾驶场景中需要怎样才能进行有效的池化保留住最重要的主要特征数据。比如我们...
对技术分析的客观认知
4、过度拟合一个优秀的指标绝不应该是有十分多的参数,因为参数越多,其过拟合可能性就越大,适应性就越低。反过来讲就是,参数较少的指标更能保证长期的生存能力,而不至于划入过拟合的陷阱。任何技术指标和形态分析都不可能准确的预测未来的涨跌!技术分析只是对市场目前情况的分析。它是一门语言,一把工具,它能让...
怎么鉴定和田玉是否染色?从皮色、质地、光泽等方面全面分析
难题:机器学习中的外形过拟合是什么,为什么会发生,能够举例说明吗?回答:过拟合是指机器学习模型在训练数据集上表现非常好,但在测试数据集上表现不佳的硬度现象。过拟合发生的起因主要是模型在训练数据集上学习到了数据集中的噪声和不相关特征,致使模型在测试数据集上无法泛化,即无法对新的数据实行准确预测。