一种基于移一交叉验证法的模型筛选方法与流程

技术特征：
1.一种基于移一交叉验证法的模型筛选方法，其特征在于：主要包括以下步骤：根据包含n个样本点的样本集(x，y)＝{(x1，y1)，...，(x
j
，y
j
)，...，(x
n
，y
n
)}，构建初始代理模型s0；然后，计算样本集(x，y)中各样本点之间的欧氏距离，将最小的距离设为d
min
；接着，逐个选择样本集(x，y)中的样本点(x
j
，y
j
)作为验证集(x
v
，y
v
)，剩下n-1个样本点作为初始训练集(x
tr
，y
tr
)，进行如下操作：(1)以均值μ等于x
j
，构建正态分布n(μ，σ2)，在距离均值μ一个σ的分布圆上随机选择一个虚拟验证点，将验证集中的样本点(x
j
，y
j
)沿着随机正态分布n＝(μ，σ)移动虚拟验证点上，其中，方差σ＝0.02d
min
；然后，将虚拟验证点的输入代入初始代理模型s0中得到初始代理模型s0在处的虚拟响应从而得到初始代理模型s0所预测的虚拟样本点(2)用虚拟样本点替换样本集(x，y)中的样本点(x
j
，y
j
)，得到更新后的虚拟训练集并构建虚拟代理模型s1，计算虚拟代理模型s1的移一交叉验证局部误差：当j从1遍历到n后，最后对各个移一交叉验证局部误差求均值，计算得到移一交叉验证全局误差。2.根据权利要求1所述一种基于移一交叉验证法的模型筛选方法，其特征在于：利用拉丁超立方取样方法抽取n个样本点，得到样本集。3.根据权利要求1或2所述一种基于移一交叉验证法的模型筛选方法，其特征在于：以决定系数r2为评价标准，来评价移一交叉验证全局误差的计算精度。

技术总结
本发明公开了一种基于移一交叉验证法的模型筛选方法。经典交叉验证法存在全部剔除验证集有用信息的缺陷。本发明根据样本集构建初始代理模型，逐个选择样本点作为验证集，剩下样本点作为初始训练集，并将验证集中的样本点沿随机正态分布移动得到虚拟验证点，将虚拟验证点的输入代入初始代理模型得到初始代理模型的虚拟响应，从而得到初始代理模型所预测的虚拟样本点；用虚拟样本点替换样本集中的样本点，得到更新后的虚拟训练集；构建虚拟代理模型，计算虚拟代理模型的移一交叉验证局部误差：遍历样本集中的各样本点后，对各移一交叉验证局部误差求均值，得到移一交叉验证全局误差。本发明极大限度保留了验证集信息，提高了模型筛选准确度。模型筛选准确度。模型筛选准确度。


技术研发人员：吕利叶 鲁玉军 张伟
受保护的技术使用者：浙江理工大学
技术研发日：2021.11.18
技术公布日：2022/2/28