ガウス過程回帰fitrgpで過学習を防ぐ方法
显示 更早的评论
を見ましたが、回答が付いていなかったので質問します。
fitrgpで過学習を防ぐにはどうすればよろしいでしょうか。
では、どこで過学習に対する対策をしているのでしょうか？
采纳的回答
Hiro Yoshino
2023-11-27
GP ではカーネルがモデルの細かさを決めるので、このあたりを調整すると過学習を抑制することができると思います。CV で最適なパラメータを見つけると良いと思います。
回帰学習機アプリ の中では、このようなハイパーパラメータの最適化も行ってくれるので、コードを書いても良いですがアプリから実行すると簡単かと思います。
質問2つ目の、「どこで過学習対策をしているか」ですが
rng("default")
Mdl = fitrgp(trainData,"SOC", ...
OptimizeHyperparameters=["BasisFunction","KernelFunction","Standardize"], ...
HyperparameterOptimizationOptions= ...
struct(AcquisitionFunctionName="expected-improvement-plus",UseParallel=true))
この中で、ハイパーパラメータの最適化をしていますね。基底の関数、カーネル関数、データの標準化の有無。GP ではカーネルパラメータに相当するノイズの分散はデータから推定されます。
更多回答（0 个）
类别
在 帮助中心 和 File Exchange 中查找有关 ガウス過程回帰 的更多信息
Community Treasure Hunt
Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!
Start Hunting!
