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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 分子模拟 » DS/Sybyl/Autodock » 【求助】如何判断是否过拟合（overfitting）？
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bbslover

金虫 (正式写手)

[交流] 【求助】如何判断是否过拟合（overfitting）？ 已有5人参与

1，如何判断过拟合呢，有什么判断指标吗？比如  训练集的R2，验证集的Q2，还有独立外部测试集的R2都应该是多少时候，预测的模型可以接受？ 他们得到的值多少时候表示过拟合呢？ 比如说 训练集的R2=0.949341 ，但是独立的外部测试集的R2=0.700425 ，这样属于过拟合吗？
2，单独从散点图能看出是否过拟合吗？
3.，这张图片是我得到的实验值和预测值的三点图，训练集的R2=0.94，独立测试集的R2=0.70，这张图能看出过拟合吗？ 对这张图还有什么可以改进的地方？

谢谢！


[ Last edited by bbslover on 2010-5-9 at 20:46 ]
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1楼 2010-05-09 20:45:10
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yalefield

金虫 (文坛精英)

老汉一枚
★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
ghcacj(金币+2):谢谢 2010-05-10 08:19:27
（1）X轴、Y轴的起点、终点、单位长度都要一致；是否从零点开始？
（2）训练集明显呈现两条线，说明训练集的样本完全可以分为两组，而不应该强制性地捏和为一组来建模。
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2楼2010-05-09 23:44:14
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tjegg

铁杆木虫 (著名写手)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
正在学习中，支持一下。
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除了你的亲人，没有人应该对你好，对你好的人，一定要珍惜。
3楼2010-05-10 06:32:56
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bbslover

金虫 (正式写手)
引用回帖:
Originally posted by yalefield at 2010-05-09 23:44:14:
（1）X轴、Y轴的起点、终点、单位长度都要一致；是否从零点开始？
（2）训练集明显呈现两条线，说明训练集的样本完全可以分为两组，而不应该强制性地捏和为一组来建模。

谢谢老汉的回答，但是训练集如何再分为两组呢？
要是分两组的话，是不是分别再建模，然后分别再预测那个外部测试集？

还有，就我得到的结果来看，是否过拟合呢？

[ Last edited by bbslover on 2010-5-10 at 08:39 ]
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4楼2010-05-10 08:38:23
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yalefield

金虫 (文坛精英)

老汉一枚
★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
ghcacj(金币+1):谢谢 2010-05-10 09:43:41
引用回帖:
Originally posted by bbslover at 2010-05-10 08:38:23:
但是训练集如何再分为两组呢？

仁者见仁
引用回帖:
要是分两组的话，是不是分别再建模，然后分别再预测那个外部测试集？

那当然。
引用回帖:
还有，就我得到的结果来看，是否过拟合呢？

目前无法回答。
赞一下(2人) 回复此楼
5楼2010-05-10 09:11:50
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bbslover

金虫 (正式写手)
好的 多谢 指导
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6楼2010-05-10 09:44:02
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tingjun

木虫 (小有名气)
★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
lei0736(金币+2):谢谢 2010-05-11 20:13:52
最好用RMSE和AARD来比较一下训练集和测试集，这两个值分别都接近的话，模型应该还行，最好是分两组
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7楼2010-05-11 20:00:27
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zlp-lw

木虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
请问假如训练集成上面的一条直线，而测试集不像训练集那样的集中而是分散，能说明模型的好坏吗？我正在学习，希望大牛们指导指导，谢谢。。。。
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8楼2012-10-23 16:49:00
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bbslover

金虫 (正式写手)
引用回帖:
1274473楼: Originally posted by zlp-lw at 2012-10-23 16:49:00
请问假如训练集成上面的一条直线，而测试集不像训练集那样的集中而是分散，能说明模型的好坏吗？我正在学习，希望大牛们指导指导，谢谢。。。。

其实，最终还是看结果的。建议看 beware of q2这篇论文，如果你的统计结果达到他们建议的要求，就相当好了。
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9楼2012-10-23 20:05:17
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zlp-lw

木虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
那篇文献我看了，就用文献中的方法验证，所得的训练集和测试集的R2分别为0.9215,0.6917；q2分别为0.9240，0.5993；RMSE分别为0.0653，0.6610。我的预测结果中，测试集的验证没有训练集的好，请问是什么原因引起的？谢谢。。。。
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10楼2012-10-24 13:23:19
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