拟合模型英文解释翻译、拟合模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 fitted model

分词翻译：

拟的英语翻译：

draft; draw up; imitate; plan
【医】 para-

合模的英语翻译：

【机】 assembly

型的英语翻译：

model; mould; type
【医】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【经】 type

专业解析

在汉英词典框架下，"拟合模型"对应的英文术语为"model fitting"，指通过数学方法调整统计模型参数，使其最佳描述数据集特征的过程。该概念在统计学与机器学习领域具有核心地位。

从数学视角分析，拟合模型可表述为对目标函数的最优化求解： $$ min{theta} sum{i=1}^n (y_i - f(x_i;theta)) $$ 其中$theta$代表待估参数，$f(x_i;theta)$为模型预测值。该公式源于最小二乘法理论，最早由高斯在1795年提出（Gauss, 1809）。

实际应用中，拟合模型主要服务于两大目标：

解释变量关系：如经济学中的需求曲线拟合（Wooldridge, 2015）
预测未知数据：典型应用包括气象预报中的数值模拟（Kalnay, 2003）

模型验证常采用交叉验证法，该方法被美国统计协会推荐为基准测试手段（ASA, 2018）。中英术语对照显示，中文"过拟合"对应"overfitting"，"欠拟合"对应"underfitting"，这种对应关系在《牛津统计学术语词典》中有明确界定。

网络扩展解释

拟合模型是统计学和机器学习中的重要概念，指通过调整数学模型的参数，使其尽可能贴近实际观测数据的过程。以下是详细解释：

核心定义
拟合模型是通过算法优化模型参数，使模型输出结果与真实数据之间的误差最小化。例如线性回归中，通过调整斜率和截距，使直线尽可能穿过所有数据点。
拟合过程
通常包括：选择模型结构（如多项式次数）、定义损失函数（如均方误差）、使用优化算法（如梯度下降）迭代调整参数，直到模型预测值与实际数据的偏差达到可接受范围。
常见方法
- 最小二乘法：通过最小化残差平方和拟合线性模型
- 最大似然估计：寻找使观测数据出现概率最大的参数
- 正则化技术：如岭回归（L2惩罚项）和LASSO（L1惩罚项），用于防止过拟合
关键问题
- 欠拟合：模型过于简单（如用直线拟合曲线数据），表现为训练集和测试集误差都较大
- 过拟合：模型过于复杂（如高阶多项式），在训练集上误差小但测试集误差大，可通过交叉验证检测
评估指标
- 回归任务：R²分数、均方误差（MSE） $$ MSE = frac{1}{n}sum_{i=1}^n (y_i - hat{y}_i) $$
- 分类任务：准确率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）

实际应用中需要根据数据特征和任务目标，在模型复杂度与泛化能力之间取得平衡。例如金融风控模型可能采用逻辑回归拟合用户违约概率，而图像识别则常用深度神经网络拟合像素与类别的关系。