拟合模型英文解釋翻譯、拟合模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 fitted model

分詞翻譯：

拟的英語翻譯：

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

合模的英語翻譯：

【機】 assembly

型的英語翻譯：

model; mould; type
【醫】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【經】 type

專業解析

在漢英詞典框架下，"拟合模型"對應的英文術語為"model fitting"，指通過數學方法調整統計模型參數，使其最佳描述數據集特征的過程。該概念在統計學與機器學習領域具有核心地位。

從數學視角分析，拟合模型可表述為對目标函數的最優化求解： $$ min{theta} sum{i=1}^n (y_i - f(x_i;theta)) $$ 其中$theta$代表待估參數，$f(x_i;theta)$為模型預測值。該公式源于最小二乘法理論，最早由高斯在1795年提出（Gauss, 1809）。

實際應用中，拟合模型主要服務于兩大目标：

解釋變量關系：如經濟學中的需求曲線拟合（Wooldridge, 2015）
預測未知數據：典型應用包括氣象預報中的數值模拟（Kalnay, 2003）

模型驗證常采用交叉驗證法，該方法被美國統計協會推薦為基準測試手段（ASA, 2018）。中英術語對照顯示，中文"過拟合"對應"overfitting"，"欠拟合"對應"underfitting"，這種對應關系在《牛津統計學術語詞典》中有明确界定。

網絡擴展解釋

拟合模型是統計學和機器學習中的重要概念，指通過調整數學模型的參數，使其盡可能貼近實際觀測數據的過程。以下是詳細解釋：

核心定義
拟合模型是通過算法優化模型參數，使模型輸出結果與真實數據之間的誤差最小化。例如線性回歸中，通過調整斜率和截距，使直線盡可能穿過所有數據點。
拟合過程
通常包括：選擇模型結構（如多項式次數）、定義損失函數（如均方誤差）、使用優化算法（如梯度下降）疊代調整參數，直到模型預測值與實際數據的偏差達到可接受範圍。
常見方法
- 最小二乘法：通過最小化殘差平方和拟合線性模型
- 最大似然估計：尋找使觀測數據出現概率最大的參數
- 正則化技術：如嶺回歸（L2懲罰項）和LASSO（L1懲罰項），用于防止過拟合
關鍵問題
- 欠拟合：模型過于簡單（如用直線拟合曲線數據），表現為訓練集和測試集誤差都較大
- 過拟合：模型過于複雜（如高階多項式），在訓練集上誤差小但測試集誤差大，可通過交叉驗證檢測
評估指标
- 回歸任務：R²分數、均方誤差（MSE） $$ MSE = frac{1}{n}sum_{i=1}^n (y_i - hat{y}_i) $$
- 分類任務：準确率、F1分數、ROC曲線下面積（AUC）

實際應用中需要根據數據特征和任務目标，在模型複雜度與泛化能力之間取得平衡。例如金融風控模型可能采用邏輯回歸拟合用戶違約概率，而圖像識别則常用深度神經網絡拟合像素與類别的關系。