模型过拟合如何解决
simulink中怎样实现曲线拟合？
simulink中怎样实现曲线拟合？
输入你要拟合的数据，并且选择要拟合的函数模型，就可以拟合。
logist方程拟合怎么做？
logit模型 是不用管拟合优度的，跟一般回归方程不一样，二元离散的因变量方程很难有很好的拟合优度； 主要看lr检验，这是看方程显不显著的，p0说明方程显著 渐进z检验，这是看系数显不显著，p小于0.05的说明系数可以用
为什么神经网络越深越容易过拟合？
神经网络中层次越多，网络的表达能力越强。
对于一些复杂的场景，如机器翻译。如果只有一层全联接层肯定不能表达这个复杂场景，这个时候层次增多会对网络的性能有极大提升。
而对于一些简单的场景，如简单的二分类问题，几层全连接层往往以足以表达整个场景，这个时候盲目加入很多层进去，只会使得模型过拟合。
所以总结而言，神经网络的深度要视场景的复杂程度和数据的多少而定。
1.过拟合也分多种情况，1种是现在就这么多情况，这个神经网络已经能对这么多情况都给出正确答案了，那么就算过拟合了，你也是没办法证明的，另外即然能工作，能穷尽，也不存在坏处。
2.是不是过拟合，和我们的神经网络模型和训练集有关系，当二个的组合真的过拟合了，在训练集上过工作的很好，在验证集上就会出问题。现在有一些对训练集的数据进行各种预处理的方式后，多次输入，多次训练。
3.过拟合这个问题目前来看，无法避免，训练本身就是某种拟合的过程。如果将来在这个方面的数学原理或是使用上有质的突破，可能就会有机会解决。
时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验？
1. 带趋势的序列一定是非平稳的。平稳序列的时序图一般是会在某个常数值附近随机波动，而且波动的范围有边界。
2. 证明序列是否为平稳序列有两种方法，一种就是上面说的图像法，另一种是单位根检验，比如ADF test。
3. 时间序列的建模过程一般是这样的：首先要判断序列的平稳性，对于非平稳性的序列可以进行差分或者去趋势和季节效应，转变成平稳性序列，接下来对平稳性序列进行arma建模，建模首先是看自相关系数和偏相关系数的特征，对模型定阶，然后估计模型中的未知参数，最后对模型的残差进行白噪声检验以确定模型。如果有多个模型都通过检验，那就运用aic和sbc对模型进行删选，选值小的。
4. 想要提高模型的拟合程度，我觉得应该结合确定性分析和随机性分析两种方法，以充分提取观察序列中的有效信息。