加权模型英文解释翻译、加权模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 weighted model

分词翻译：

加权的英语翻译：

【计】 weighting
【经】 weighting

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

加权模型（Weighted Model）是统计学与机器学习中的核心概念，指通过为不同数据赋予特定权重以反映其重要性差异的计算框架。其数学表达通常为： $$ y = sum_{i=1}^n w_i x_i + b $$ 其中$w_i$代表权重系数，$x_i$为输入变量，$b$为偏置项。该模型通过调整权重分配，可优化预测结果在不同场景中的适用性。

在金融风险评估领域，加权模型被用于根据企业信用等级分配差异化权重，如穆迪评级体系通过债务违约概率计算投资组合风险敞口。流行病学研究则采用空间加权模型，依据地区人口密度和医疗资源分布预测疾病传播路径，世界卫生组织2023年全球健康报告证实该方法可提升预测精度达37%。

联合国统计司推荐使用分层加权法处理人口普查数据，通过教育程度、收入水平等维度赋予差异权重，确保抽样结果的国家代表性。这种基于证据的权重分配机制，使模型同时满足解释性与预测准确性的双重需求。

网络扩展解释

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加权模型（Weighted Model）

基本概念
加权模型指在建模过程中，对不同特征、数据点或输入变量赋予不同权重（weight），以反映其对结果的影响差异。权重通常表现为数值系数，用于量化重要性或贡献度。

核心思想

差异性处理
通过调整权重，强调关键因素、弱化次要因素，使模型更贴合实际场景。例如，在金融风险评估中，历史违约记录的权重可能高于用户年龄。
修正偏差
若数据存在分布不均衡（如分类问题中某类样本过少），可对少数类样本赋予更高权重，缓解模型偏向多数类的问题。

常见类型

加权平均（Weighted Average）
公式：
$$ text{结果} = frac{sum_{i=1}^n w_i xi}{sum{i=1}^n w_i} $$
其中，$w_i$为权重，$x_i$为观测值，常用于集成学习或综合评分。
加权回归（Weighted Regression）
在损失函数中引入权重，例如加权最小二乘法：
$$ L = sum_{i=1}^n w_i (y_i - hat{y}_i) $$
适用于异方差数据（不同数据点的误差方差不同）。
加权投票/集成
在集成模型中，不同基模型的预测结果按权重叠加，高权重模型对最终决策影响更大。

优缺点

优点
- 提升模型对关键信息的敏感性；
- 灵活适应数据分布或业务需求。
缺点
- 权重设定依赖经验或调参；
- 不当权重可能导致过拟合或偏差。

应用示例

自然语言处理中，TF-IDF加权区分词语重要性；
时间序列预测中，近期数据赋予更高权重；
推荐系统中，用户行为数据按交互类型加权。

如需更具体的领域解释（如机器学习、统计等），建议补充背景信息。