机器学习里extrapolation是什么意思?

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机器学习里extrapolation是什么意思?经常在回归问题、时间序列预测问题里看到这个词,但是无法精确理解这个词是什么意思。

 

vivian_o   2018-09-25 11:55



   2个回答 
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extrapolation(外推、外插)一般对应的是interpolation(内插、插值)。

在机器学习里来说,一个测试点如果是个孤立点,或者说一个测试点不在原训练集的定义域范围内,那么模型在这种测试点上的估计就是外推。

正如Zealing所说,线性回归在extrapolation上有良好性质,而诸如kNN和决策树,extrapolation的结果就不好,因为它的预测值不会超过原训练集的取值范围。

下图是几个例子


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zl_pku   2018-10-10 12:58

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外插extrapolation是相对于内插interpolation而言的。内插字面意思指测试输入在训练输入的取值范围内。假设训练输入在0到2之间,若测试输入为1则是内插,为100则是外插。

外插只能用线性回归等基于模型拟合数据的方法,不能用knn等基于相邻数据的方法,因为外插没有或很少相邻数据。内插是两种都能用。

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Zealing   2018-09-25 13:14

好的,谢谢! - vivian_o   2018-09-27 11:33


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