在模型的训练迭代过程中，怎么评估效果

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在模型的训练迭代过程中，怎么评估效果

迭代模型的优点 传统的瀑布模型相比较，迭代过程具有以下优点： 　　1）降低了在一个增量上的开支风险。如果开发人员重复某个迭代，那么损失只是这一个开发有误的迭代的花费。 　　2）降低了产品无法按照既定进度进入市场的风险。通过在开发早期就确定风险，可以尽早来解决而不至于在开发后期匆匆忙忙。 　　3）加快了整个开发工作的进度。因为开发人员清楚问题的焦点所在，他们的工作会更有效率。 　　4）由于用户的需求并不能在一开始就作出完全的界定，它们通常是在后续阶段中不断细化的。因此，迭代过程这种模式使适应需求的变化会更容易些。 缺点是：在项目早期开发可能有所变化 ，需有一个高素质的项目管理者和一个高技术水平的开发团队

模型参数估计

模型参数的估计采用数理统计中多元线性回归参数估计方法进行。对于m组有n+1个观测值（其中一个观测值为预测量，其余n个观测值作为自变量）的样本。则对（5.1）或（5.4）式可写出下列方程组。 水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动 基于（5.5）式利用最小二乘法对模型参数β0，β1，β2，…βn作估计。作离差的平方和： 水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动 选择β0，β1，β2，…βn使Q达到最小，即Q=min。对（5.6）式中的β0，β1，β2…βn求偏导并令其等于0，经化简、整理后得到式（5.7）。 水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动 此时： 水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动 水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动 水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动 式中，为βi 的估计值。求解（5.7）式便可得到βi 的估计值。 利用平遥宁固79组塑料膜未覆盖试验资料，分别采用（5.1）式和（5.2）式表示的模型，以四个变量（土壤结构、含水率、地温和水温）和三个变量（土壤结构、含水率、地温）作出的回归参数估计量见表5-2。

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几种水质预测方法的比较分析

水质预测是利用历史数据,通过不同的预测方法推求预测指标以外的所有可能指标与待预测水质指标之间的非线形关系,或待预测水质指标本身随时间的变化规律。目前常用的水质预测方法可分为三类,即时间序列方法、结构分析方法和系统方法。时间序列分析法是根据事物发生过程的时间顺序关系,找到历史数据的发展趋势并从中进行外推的一种预测方法。而结构分析方法则着重于事物发展变化的因果关系。根据所拥有的历史资料数据,找出与预测对象有着密切关系的影响因素。然后应用统计相关分析理论,建立预测模型。系统方法则是用系统科学的观点,把预测对象的变化当作为一个动态的系统行为。它通过研究系统的结构,构建出系统模型,并对未来值进行预测[1]。1各种预测方法概述1.1时间序列法时间序列指水质指标中的某一指标监测值,按其出现时间的先后次序,且间隔时间相同而排列的一列数值。时间序列预测是用水质变化的过去和现在的观测数据,构造依时间变化的序列模型,并借助一定规则推测未来。时间序列预测法主要是通过数理统计的方法,分析整理待预测水质指标本身的历史数据序列,研究水质指标变化趋势而达到预测的目的。基本原理是在仔细考虑水质变化中随机因素影响的基础上

线性回归方程拟合效果的好坏怎么判断？（高中数学）

R的平方愈接近1，这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真。相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。 线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。 在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。） 在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。 不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。

如何分析回归模型的拟合度和显著性

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。 拓展资料： 回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互**且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量,βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。 （资料来源：百度百科：回归模型）

模型及参数估计

入渗模型参数预测的设计模型仍采用（5.1）式和（5.2）式两种模型结构。然后根据预测参数回归模型的显著性和模型变量的显著性检验结果选定最终采用模型结构。 根据预测土壤入渗过程的要求，预测变量分别为三参数入渗模型的入渗系数k、入渗指数α和相对稳定入渗率f0。关于模型自变量，在给定土质的情况下按两种组合考虑：①三变量组合，包括土壤容重、土壤含水率和地中负温绝对值；②四变量组合，包括土壤容重、土壤含水率、地中负温绝对值和入渗水水温。各变量的取值层次与土壤入渗能力预测模型相同。 回归模型参数估计方法和回归显著性检验以及自变量对预测量影响的显著性检验方法和计算公式与土壤入渗能力预测模型完全相同。 以平遥宁固土壤入渗资料为依据，按两种模型、两种变量组合计算得到平遥、宁固冻融土壤入渗模型参数（k、α和f0）回归模型的回归参数、回归模型显著性检验值F、参数显著性检验值Ti见表5-2。按回归显著性水平5%，参数显著性水平5%查得相应的Fα（n，m-n-1）和Tα/2（m-n-1）值见表5-2。由表5-2可以看出： （1）对于入渗模型参数α和f0的回归，无论何种模型、何种变量组合，F值都大于F0.05值，表明其回归都是显著的。对于参数k值，F值小于F0.05值，其回归在给定的显著水平下是不显著的。 （2）对于变量4（入渗水水温），大多数情况下T4α/2，表明变量4对预测值的影响相对其他变量来讲是不显著的。对于变量4以外的其他变量，在参数α和f0的回归模型中，仅有个别变量在给定的显著性水平下对预测量的影响不明显，总体上看，对预测量的影响是显著的。 （3）三变量组合的回归显著性和变量影响显著性总体上看要比四变量组合的高。 （4）多元线性回归模型与连乘积模型相比，从回归显著性和变量影响显著性看，两者的差别不明显。对于参数α的回归，多元线性回归模型比连乘积模型略好，但对于参数f0的回归，后者比前者略好。但从表5-2中两模型的预测区间看，在给定的置信概率下，后者的预测区间要远远大于前者。 综合以上计算和检验结果的分析认为，土壤入渗模型的三个参数中，入渗指数α和稳定入渗率f0用所选定的模型预测是可行的；三参数组合回归的显著性要比四变量组合的高；多元线性回归模型的预测效果要比连乘积模型的略好。因此，可采用三变量组合的多元线性回归模型对土壤入渗模型参数进行预测。

在模型的训练迭代中，怎么评估效果

迭代模型的优点 传统的瀑布模型相比较，迭代过程具有以下优点： 　　1）降低了在一个增量上的开支风险。如果开发人员重复某个迭代，那么损失只是这一个开发有误的迭代的花费。 　　2）降低了产品无法按照既定进度进入市场的风险。通过在开发早期就确定风险，可以尽早来解决而不至于在开发后期匆匆忙忙。 　　3）加快了整个开发工作的进度。因为开发人员清楚问题的焦点所在，他们的工作会更有效率。 　　4）由于用户的需求并不能在一开始就作出完全的界定，它们通常是在后续阶段中不断细化的。因此，迭代过程这种模式使适应需求的变化会更容易些。 缺点是：在项目早期开发可能有所变化 ，需有一个高素质的项目管理者和一个高技术水平的开发团队