File:Traintest uk.svg
Summary
| Description |
English: Plots showing a training set and a test set from the same statistical population. Two curves are fit to the training set, one of which is an overfit. By plotting these curves with the test data, the overfitting can be seen. Labelled in Ukrainian.
Українська: Графіки, що показують тренувальний та випробувальний набори з однієї й тієї же статистичної сукупності. До тренувального набору допасовано дві криві, одна з яких є перенавченою. Відклавши ці криві разом з випробувальними даними, можливо побачити це перенавчання. |
| Date | |
| Source | |
| Author |
|
| Other versions |
[]
|
| SVG development | |
| Source code | Python codeimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
m = 0.2 ## сітка на абсцисі
s = 3 ## стандартне відхилення похибок
def pdesign(X, d):
"""Породити поліноміальну матрицю плана на X порядку d."""
V = X[:,np.newaxis]
F = [V**k for k in range(d+1)]
D = np.concatenate(F, axis=1)
return D
def regfit(Y, D):
"""Побудувати регресію Y на D із застосуванням найменших квадратів."""
U,S,Vt = np.linalg.svd(D,0)
V = np.transpose(Vt)
return np.dot(U, np.dot(np.transpose(U), Y))
X = np.arange(-2, 2, m, dtype=np.float64)
D1 = pdesign(X, 3)
D2 = pdesign(X, 13)
EY = X + X**3
Y1 = EY + np.random.normal(size=len(X))*s ## [-7.901482, -2.764213, -1.383876, -8.100520, -2.873116, -0.344636, -1.117144, -4.933910, -0.848361, 3.265164, 1.842207, 2.015817, 9.534801, 0.891035, 5.092503, 5.912057, -1.226368, 7.750029, 5.670956, -1.648104]
Y2 = EY + np.random.normal(size=len(X))*s ## [-8.637744, -6.147082, -7.329850, -4.124987, -2.021752, 0.551831, -0.123082, 1.197885, -3.256714, 2.690225, 0.156213, 3.253439, -0.812854, -1.382195, 0.785456, 4.674591, 7.013887, 8.200408, 12.500000, 5.590095]
Yhat1 = regfit(Y1, D1)
Yhat2 = regfit(Y1, D2)
plt.clf()
plt.figure(figsize=(8,3))
ax1 = plt.axes([0.06,0.1,0.4,0.8])
plt.title("Тренувальний набір")
plt.plot(X, Y1, 'o')
#plt.hold(True)
plt.plot(X, Yhat1, '-', color='green')
plt.plot(X, Yhat2, '-', color='orange')
ax1.set_ylim(-10, 10)
ax1.set_xticks([-2,-1,0,1,2])
ax2 = plt.axes([0.56,0.1,0.4,0.8])
plt.title("Випробувальний набір")
plt.plot(X, Y2, 'o')
plt.plot(X, Yhat1, '-', color='green')
plt.plot(X, Yhat2, '-', color='orange')
ax2.set_xticks([-2,-1,0,1,2])
ax2.set_ylim(-10, 10)
plt.savefig("traintest uk.png")
plt.savefig("traintest uk.svg")
print(((Yhat1-Y1)**2).mean())
print(((Yhat2-Y1)**2).mean())
print(((Yhat1-Y2)**2).mean())
print(((Yhat2-Y2)**2).mean())
|
Licensing
This file is licensed under the Creative Commons Attribution 3.0 Unported license.
- You are free:
- to share – to copy, distribute and transmit the work
- to remix – to adapt the work
- Under the following conditions:
- attribution – You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
