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样本内过拟合与样本外验证

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 核心概念（过拟合
课程导入学习目标
02
过拟合的本质
偏差-方差权衡 · 模型复杂度与拟合能力的关系 · 过拟合的直观表现
过拟合的本质偏差
03
样本内误差与样本外误差
定义 · 区别 · 为什么样本内误差会低估真实误差
样本内误差样本外误差
04
过拟合的常见原因
数据量不足 · 特征过多 · 模型过于灵活
过拟合的常见原因数据量不足
05
过拟合的识别方法
学习曲线 · 验证曲线 · 训练/测试误差对比
过拟合的识别方法学习曲线
06
数据划分基础
训练集 · 验证集 · 测试集的作用与划分原则（比例
数据划分基础训练集
07
交叉验证入门
K折交叉验证 · 留一法 · 重复交叉验证的原理与适用场景
交叉验证入门K折交叉验证
08
样本外验证的核心思想
模拟真实未知数据 · 时间序列中的前向验证 · 分组验证
样本外验证的核心…模拟真实未知数据
09
正则化方法
L1/L2正则化 · 弹性网络 · Dropout（神经网络）如何抑制过…
正则化方法L1/L2
10
模型选择与超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化与交叉验证的结合
模型选择超参数调优
11
特征工程与过拟合
特征选择 · 降维（PCA） · 特征重要性评估对过拟合的影响
特征工程过拟合
12
集成学习与过拟合
Bagging · Boosting · 随机森林
集成学习过拟合
13
实战案例1
线性回归过拟合演示——多项式特征阶数…
实战案例1线性回归过拟合演…
14
实战案例2
分类模型过拟合——逻辑回归与决策树在…
实战案例2分类模型过拟合
15
实战案例3
时间序列预测中的样本外验证——滚动窗…
实战案例3时间序列预测
16
实战案例4
深度学习过拟合——图像分类任务中Dr… · 早停与数据增强的效果
实战案例4Dr
17
过拟合的度量指标
AIC/BIC · 调整R方 · 交叉验证得分
过拟合的度量指标AIC/BIC
18
样本外验证的陷阱
数据泄漏 · 重复样本 · 时间泄漏
样本外验证的陷阱数据泄漏
19
数据泄漏的识别与防范
特征泄漏 · 预处理泄漏 · 目标泄漏的案例与对策
数据泄漏的识别防范
20
模型稳定性评估
多次重复实验 · 置信区间 · 方差分析
模型稳定性评估多次重复实验
21
过拟合与欠拟合的平衡
早停法 · 剪枝 · 模型容量调整
过拟合欠拟合的平衡
22
无监督学习中的过拟合
聚类 · 降维 · 异常检测中的样本外验证策略
无监督学习过拟合
23
贝叶斯视角下的过拟合
先验 · 后验 · 正则化的贝叶斯解释
贝叶斯视角下的过…先验
24
AutoML与过拟合
自动化超参搜索中的过拟合风险 · 嵌套交叉验证的必要性
AutoML过拟合
25
嵌套交叉验证
外层循环评估模型性能 · 内层循环调参 · 避免信息泄漏
嵌套交叉验证外层循环评估模型…
26
样本外验证在业务场景中的应用
金融风控 · 医疗诊断 · 推荐系统
样本外验证业务场景
27
常见问题与误区
为什么测试集不能反复使用 · 为什么交叉验证结果仍可能过拟合
常见问题误区
28
工具与代码实践
使用Python（scikit-le… · statsmodels · TensorFlow）实现过拟合诊断…
工具代码实践
29
综合实战项目
从数据清洗 · 特征工程 · 模型训练
综合实战项目从数据清洗
30
课程总结与进阶方向
核心要点回顾 · 常见错误清单 · 推荐阅读与下一步学习路径
课程总结进阶方向