加權模型英文解釋翻譯、加權模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 weighted model

分詞翻譯：

加權的英語翻譯：

【計】 weighting
【經】 weighting

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

專業解析

加權模型（Weighted Model）是統計學與機器學習中的核心概念，指通過為不同數據賦予特定權重以反映其重要性差異的計算框架。其數學表達通常為： $$ y = sum_{i=1}^n w_i x_i + b $$ 其中$w_i$代表權重系數，$x_i$為輸入變量，$b$為偏置項。該模型通過調整權重分配，可優化預測結果在不同場景中的適用性。

在金融風險評估領域，加權模型被用于根據企業信用等級分配差異化權重，如穆迪評級體系通過債務違約概率計算投資組合風險敞口。流行病學研究則采用空間加權模型，依據地區人口密度和醫療資源分布預測疾病傳播路徑，世界衛生組織2023年全球健康報告證實該方法可提升預測精度達37%。

聯合國統計司推薦使用分層加權法處理人口普查數據，通過教育程度、收入水平等維度賦予差異權重，确保抽樣結果的國家代表性。這種基于證據的權重分配機制，使模型同時滿足解釋性與預測準确性的雙重需求。

網絡擴展解釋

由于當前沒有搜索到相關網頁，我将基于已有知識對“加權模型”進行解釋。若涉及具體領域，建議提供更多上下文以便進一步分析。

加權模型（Weighted Model）

基本概念
加權模型指在建模過程中，對不同特征、數據點或輸入變量賦予不同權重（weight），以反映其對結果的影響差異。權重通常表現為數值系數，用于量化重要性或貢獻度。

核心思想

差異性處理
通過調整權重，強調關鍵因素、弱化次要因素，使模型更貼合實際場景。例如，在金融風險評估中，曆史違約記錄的權重可能高于用戶年齡。
修正偏差
若數據存在分布不均衡（如分類問題中某類樣本過少），可對少數類樣本賦予更高權重，緩解模型偏向多數類的問題。

常見類型

加權平均（Weighted Average）
公式：
$$ text{結果} = frac{sum_{i=1}^n w_i xi}{sum{i=1}^n w_i} $$
其中，$w_i$為權重，$x_i$為觀測值，常用于集成學習或綜合評分。
加權回歸（Weighted Regression）
在損失函數中引入權重，例如加權最小二乘法：
$$ L = sum_{i=1}^n w_i (y_i - hat{y}_i) $$
適用于異方差數據（不同數據點的誤差方差不同）。
加權投票/集成
在集成模型中，不同基模型的預測結果按權重疊加，高權重模型對最終決策影響更大。

優缺點

優點
- 提升模型對關鍵信息的敏感性；
- 靈活適應數據分布或業務需求。
缺點
- 權重設定依賴經驗或調參；
- 不當權重可能導緻過拟合或偏差。

應用示例

自然語言處理中，TF-IDF加權區分詞語重要性；
時間序列預測中，近期數據賦予更高權重；
推薦系統中，用戶行為數據按交互類型加權。

如需更具體的領域解釋（如機器學習、統計等），建議補充背景信息。