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※ 引述《PyTorch (屁眼火炬)》之銘言: : 如題 : 請教一下 : linear regression的model在feature選用上有可能 : 只用上feature的 x ** 2項 而不用x項效果會更好嗎? : 因為我看宏毅老師的投影片好像都是 : 先用 x , 再加用x ** 2, 再加 x *** 3, ... : 直到overfitting發生 : 那有可能是只用x ** 2, 而不用x 會效果更好嗎? : 還是說overfitting只會發生在高次方項? : 因為我想到若x存在負數,那只選用x**2當fearture而不用x也許會比較好? : 先謝謝各位願意看完我冗長的問題 比較簡單的答案: 有沒有可能比較好,有可能。舉例來說,如果今天是單變數的模型, 而你想要近似的函數具有「偶函數」的性質,那麼 x**2 的轉換也許會 更貼切地運用這個性質,達到更好的表現。 但實務上,有沒有人這麼做?我沒看到過。也許是因為有很多的做法 (例如把一次轉換、二次轉換都包含但最後使用 L1-regularization 一類的 稀疏模型)也可以達成類似的效果,也許是因為這個「有可能」的情形並 不那麼多,也許只是因為這樣的做法並不符合大部份人的「直覺」。所以 我還真的沒看過人這樣做的…… --



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1F:推 PyTorch: 感謝田神,小的也是coursera田神的粉絲,榮幸得田神回文 03/28 10:28
2F:→ PyTorch: 理清我長久的疑惑 03/28 10:30
3F:→ hsnuyi: 這是domain knowledge的問題 而且還取決於領域 做廣告投放 03/28 13:40
4F:→ hsnuyi: 賺錢應該確實是不會這樣做吧 03/28 13:40
5F:推 Rprogramming: 朝聖田神 03/28 13:59
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7F:→ celestialgod: 取log呢,雖然負的需要額外處理,但是感覺這樣expon 03/28 17:58
8F:→ celestialgod: ent的問題可以解決 03/28 17:58
9F:推 st1009: 朝聖 03/28 20:08
10F:推 goldflower: 取log basis function的次方不就沒意義惹 03/28 21:37
11F:→ tritonight: 推 03/28 21:58
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