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第 9 章 · 统计模型

风险与分类:概率、边界和过拟合

用合成健康/形态特征比较逻辑回归与神经网络,保留独立测试集。

回归分析神经网络模型多元分析进阶约 35 分钟

这一次,试着回答

  • 把年龄替换成昆虫的两项形态测量,这个流程哪些部分可以复用?
  • 改变判别阈值怎样影响漏判与误判?

按自己的节奏做实验

01

先预测

读清问题和假设,运行之前先写下你的猜想。

02

再运行

打开实验,使用 Shift + Enter 逐格运行。观察代码、表格和图像如何联系起来。

03

改变一个条件

修改参数,比较结果。让实验帮你发现模型的边界。

04

解释你的发现

完成验证和反思问题,保存属于自己的结论。

对照教材,一节一练

§ 9.6 · 核心实验

用合成年龄与指标预测二元结果,检验概率归一化和测试集AUC/Brier分数。

§ 9.7 · 核心实验

另行生成两类蠓虫触角/翅长教学数据,训练逻辑分类器并显示形态散点与独立测试准确率。

教材与算法对照

《数学模型(第六版)》第 9 章 · 9.6、9.7

算法资料章节:12、19、29

本实验为原创配套学习材料,按核心实验、延伸实验或方法导读标明对应关系;并非教材原题、训练题或配套数据的逐题复现。