第一,简化模型:先减少模型中潜变量的测量指标个数,如果还不行就减少潜变量个数。 第二,化潜为显:将一些潜变量尤其是测量指标比较多的潜变量换为显变量,例如用总分或均分表示。 第三,简化潜变量:一些潜变量测量指标太多了,可以用打包法将测量指标减少。 第四,处理数据中的极端值,去掉头尾的极端值能增加稳健性。
针对第三点,当模型的准确度不发生变化的时候及时停止训练,可以有效防止过度训练。 4. 正则化。正则化相当于对模型的优化添加约束条件,可以看作是一个惩罚项,通过添加不同的正则项可以实现不同的效果。 5. dropout。dropout是一种在神经网络中常用的手段来防止模型过拟合,就是以一定的概率屏蔽到一部分神经元使他们...
SPSS回归分析中拟合优度R2=0.068很小是因为拟合的方法不适合导致的,直接更换另一种方法进行解决。其中的具体步骤如下:1、打开相关窗口,在Graphs那里选择Scatter/Dot。2、这个时候来到新的界面,如果没问题就点击图示按钮。3、下一步进入Properties页面,需要根据实际情况确定拟合项。4、这样一来等得到对应的效果图以后,...