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我正在张量流中建立一个逻辑回归模型来逼近一个函数。

当我从完整的数据集中随机选择训练和测试数据时,我得到了一个很好的结果(蓝色是训练点;红色是测试点,黑线是预测曲线):

在此处输入图像描述

但是当我选择空间上独立的测试数据时,我得到了可怕的预测曲线,如下所示:

在此处输入图像描述

我明白为什么会这样。但是机器学习模型不应该学习这些模式并预测新值吗?

周期性函数也会发生类似的事情:

在此处输入图像描述

我在这里错过了一些微不足道的事情吗?

PS 我用谷歌搜索这个查询已经有一段时间了,但没有得到一个好的答案。

提前致谢。

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1 回答 1

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  1. 您在这里尝试做的与逻辑回归无关。逻辑回归是一个分类器,你正在做回归。
  2. 不,机器学习系统还不够聪明,无法像您在这里一样学习推断功能。当您拟合模型时,您是在告诉它找到训练数据的解释。它不关心模型在训练数据范围之外做什么。如果你希望它能够推断,那么你需要给它额外的信息。您可以将其设置为假设输入属于正弦波或二次多项式,并让它找到最合适的那个。但是,如果不假设函数的形式,您将无法推断。
于 2017-09-04T22:45:40.747 回答