利用集成学习改善数据拟合效果的方法

利用集成学习改善数据拟合效果的方法利用集成学习改善数据拟合效果的方法一、数据拟合与集成学习概述数据拟合是指通过构建数学模型来逼近给定数据集的过程，旨在找到一个函数关系，使得该函数能够尽可能准确地描述数据集中自变量与因变量之间的关系。在众多领域，如统计学、机器学习、数据分析等，数据拟合都起着关键作用。例如，在经济学中，通过数据拟合来建立经济指标之间的关系，预测经济发展趋势；在物理学中，利用数据拟合来确定物理量之间的函数关系，验证物理理论等。然而，传统的数据拟合方法往往面临一些挑战。一方面，单一模型的拟合能力有限，难以处理复杂的数据分布和关系。不同的模型有其各自的假设和局限性，例如线性模型在处理非线性数据时效果不佳，而复杂的非线性模型可能会出现过拟合问题。另一方面，数据的噪声、异常值等因素也会影响拟合的准确性。集成学习作为一种有效的机器学习策略，为改善数据拟合效果提供了新的途径。它通过组合多个基学习器（可以是不同类型的模型或同一模型的不同实例）来完成学习任务，而不是仅仅依赖单个模型。集成学习的基本思想是利用多个模型的优势，弥补单个模型的不足，从而提高整体的性能。例如，在分类问题中，通过多个分类器的投票或加权平均来确定最终的分类结果；在回归问题中，将多个回归模型的预测结果进行组合，得到更准确的预测值。二、集成学习改善数据拟合效果的原理集成学习改善数据拟合效果主要基于两个关键原理：模型多样性和模型组合策略。（一）模型多样性模型多样性是指集成中的各个基学习器之间具有差异。这种差异可以体现在多个方面，例如模型结构、训练数据、特征选择等。具有多样性的基学习器能够从不同的角度对数据进行学习和理解，从而捕捉到数据中不同的信息和模式。例如，在一个集成学习模型中，可以同时包含决策树、支持向量机和神经网络等不同类型的基学习器。决策树善于处理特征之间的非线性关系，支持向量机在处理高维数据时有优势，神经网络则具有强大的非线性映射能力。当这些不同类型的模型对同一数据集进行学习时，它们会根据自身的特点和优势，对数据中的不同特征和关系进行建模，从而提供更全面的信息。为了获得模型多样性，可以采用多种方法。一种常见的方法是使用不同的训练数据集来训练基学习器。例如，通过自助采样（bootstrapsampling）技术，从原始数据集中有放回地抽取多个样本集，每个样本集用于训练一个基学习器。这样得到的基学习器由于训练数据的不同，会表现出一定的差异。另一种方法是在模型训练过程中引入随机性。例如，对于决策树模型，可以在每次分裂节点时随机选择部分特征进行考虑，而不是使用全部特征。这种随机性会导致不同的决策树在结构和决策边界上有所不同，从而增加模型的多样性。（二）模型组合策略模型组合策略决定了如何将多个基学习器的输出进行组合，以得到最终的预测结果。常见的组合策略包括平均法、投票法和加权平均法等。平均法是最简单的组合策略之一，适用于回归问题。它将多个基学习器的预测结果进行简单平均，作为最终的预测值。假设我们有$n$个基学习器，对于一个给定的样本$x$，每个基学习器的预测值为$y_i(x)$，则平均法的预测结果为：$\hat{y}(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i(x)$。平均法的优点是计算简单，能够平滑掉单个基学习器的噪声和偏差，提高预测的稳定性。投票法主要用于分类问题。在投票法中，每个基学习器对样本进行分类预测，然后根据多数投票原则确定最终的分类结果。例如，在一个包含三个类别的分类问题中，如果有5个基学习器，其中3个预测样本属于类别A，2个预测样本属于类别B，则最终的分类结果为类别A。投票法的一种变体是加权投票法，它为每个基学习器分配一个权重，根据权重对基学习器的投票进行加权求和，以确定最终的分类结果。权重的确定可以根据基学习器的性能评估指标，如准确率、召回率等。加权平均法是平均法的扩展，适用于回归问题。它为每个基学习器分配一个权重$w_i$，根据权重对基学习器的预测结果进行加权平均，作为最终的预测值。加权平均法的预测结果为：$\hat{y}(x)=\sum_{i=1}^{n}w_iy_i(x)$，其中$\sum_{i=1}^{n}w_i=1$。权重的确定可以通过多种方法，如根据基学习器在验证集上的性能表现、模型的复杂度等因素来确定。除了上述常见的组合策略外，还有一些更复杂的组合策略，如堆叠（stacking）和混合（blending）等。堆叠是一种分层的组合策略，它将多个基学习器的输出作为新的特征，输入到一个元学习器（meta-learner）中进行再次学习，以得到最终的预测结果。混合则是在不同的数据集或任务上使用不同的组合策略，根据具体情况选择最合适的组合方式。三、利用集成学习改善数据拟合效果的具体方法（一）Bagging方法Bagging（bootstrapaggregating）是一种常用的集成学习方法，它通过自助采样技术生成多个训练数据集，然后在每个训练数据集上训练一个基学习器，最后通过平均法或投票法等组合策略将基学习器的结果进行组合。以决策树为例，使用Bagging方法改善数据拟合效果的具体步骤如下：1.从原始数据集中有放回地抽取$n$个样本集，每个样本集的大小与原始数据集相同。这一步通过自助采样技术实现，使得每个样本集都包含原始数据集中的部分样本，并且可能存在重复样本。2.对于每个样本集，训练一个决策树模型。在训练决策树时，可以使用常用的决策树算法，如ID3、C4.5或CART等。在训练过程中，可以根据具体情况设置决策树的参数，如树的深度、分裂节点的选择标准等。3.得到$n$个训练好的决策树模型后，对于回归问题，可以使用平均法将这$n$个决策树的预测结果进行组合，得到最终的预测值；对于分类问题，可以使用投票法确定最终的分类结果。Bagging方法的优点在于它能够降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化能力。由于每个基学习器是在不同的训练数据集上训练得到的，它们之间具有一定的性和多样性，通过组合多个基学习器的结果，可以减少单个模型受到噪声和异常值影响的程度。同时，Bagging方法对基学习器的选择没有严格限制，只要是能够处理回归或分类问题的模型都可以作为基学习器，因此具有较强的灵活性。（二）Boosting方法Boosting是另一种重要的集成学习方法，它与Bagging方法不同，Boosting方法在训练基学习器时是串行的，每个基学习器的训练都依赖于前一个基学习器的训练结果。Boosting方法的基本思想是通过不断地调整样本的权重，使得在前一个基学习器中分类错误或预测误差较大的样本在后续的基学习器训练中得到更多的关注，从而逐步提高模型的性能。以Adaboost（AdaptiveBoosting）为例，其具体步骤如下：1.初始化训练样本的权重，每个样本的初始权重相同，通常设为$\frac{1}{m}$，其中$m$为训练样本的总数。2.对于$t=1,2,\cdots,T$（$T$为基学习器的数量）：-使用当前的样本权重训练一个基学习器$h_t$。在训练过程中，可以使用各种机器学习算法作为基学习器，如决策树、神经网络等。-计算基学习器$h_t$在训练集上的误差率$\epsilon_t$，误差率的计算根据具体的任务而定，对于分类问题通常使用错误分类的样本数量与总样本数量的比值，对于回归问题可以使用均方误差等指标。-根据误差率$\epsilon_t$计算基学习器$h_t$的权重$\alpha_t$，计算公式为$\alpha_t=\frac{1}{2}\ln(\frac{1-\epsilon_t}{\epsilon_t})$。误差率越小，基学习器的权重越大，说明该基学习器的性能越好。-更新训练样本的权重。对于分类正确的样本，其权重更新为$D_i^{t+1}=D_i^t\frac{e^{-\alpha_t}}{Z_t}$；对于分类错误的样本，其权重更新为$D_i^{t+1}=D_i^t\frac{e^{\alpha_t}}{Z_t}$，其中$Z_t$是一个归一化因子，使得更新后的样本权重之和仍然为1。通过更新样本权重，使得分类错误的样本在后续的训练中得到更多的关注。3.得到$T$个训练好的基学习器后，对于回归问题，最终的预测结果为$\hat{y}(x)=\sum_{t=1}^{T}\alpha_th_t(x)$；对于分类问题，最终的分类结果为$sign(\sum_{t=1}^{T}\alpha_th_t(x))$，其中$sign$函数表示取符号，根据预测值的正负确定样本的类别。Boosting方法的优点在于它能够有效降低模型的偏差，提高模型的准确性。通过不断地聚焦于难分类或难预测的样本，Boosting方法可以逐步提高模型对复杂数据关系的拟合能力。然而，Boosting方法也存在一些缺点，例如对异常值比较敏感，容易受到噪声数据的影响。此外，由于基学习器之间存在较强的依赖关系，训练过程相对复杂，计算成本较高。（三）随机森林方法随机森林是一种基于Bagging思想的集成学习方法，它在Bagging的基础上，进一步引入了随机特征选择的机制，以增加基学习器之间的多样性。随机森林的构建过程如下：1.与Bagging方法类似，通过自助采样技术从原始数据集中生成$n$个训练数据集。2.对于每个训练数据集，训练一个决策树模型。在训练决策树时，每次分裂节点时，不是从所有特征中选择最优特征，而是随机选择一部分特征（通常为特征总数的平方根），然后从这部分随机选择的特征中选择最优特征进行分裂。这一步通过引入随机性，使得不同的决策树在构建过程中使用不同的特征子集，从而增加了决策树之间的多样性。3.得到$n$个训练好的决策树模型后，对于回归问题，使用平均法将这$n$个决策树的预测结果进行组合，得到最终的预测值；对于分类问题，使用投票法确定最终的分类结果。随机森林方法综合了Bagging方法和随机特征选择的优点，具有以下几个显著特点：1.强大的泛化能力：由于随机森林中的基学习器具有较高的多样性，且通过平均法或投票法进行组合，能够有效降低模型的方差，提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。2.对特征的鲁棒性：随机森林在训练过程中随机选择特征，使得模型对特征的选择不那么敏感，即使数据集中存在一些不相关或冗余的特征，也不会对模型的性能产生太大影响。3.易于并行化：由于随机森林中的每个决策树是训练的，因此可以很容易地在并行计算环境中进行训练，提高训练效率。（四）堆叠方法堆叠（stacking）是一种更为复杂的集成学习方法，它通过构建多层模型来实现数据拟合效果的提升。堆叠方法的基本思想是将多个不同的基学习器（称为初级学习器）的输出作为新的特征，然后使用另一个学习器（称为元学习器）对这些新特征进行学习，以得到最终的预测结果。堆叠方法的具体步骤如下：1.将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常，训练集用于训练初级学习器，验证集用于生成新的特征，测试集用于评估最终模型的性能。2.使用训练集训练多个不同类型的初级学习器，如决策树、支持向量机、神经网络等。每个初级学习器在训练过程中学习，对训练集进行拟合。3.对于验证集中的每个样本，使用训练好的初级学习器进行预测，得到每个初级学习器的预测结果。这些预测结果将作为新的特征，与原始验证集中的样本特征一起组成新的数据集（称为元数据集）。4.使用元数据集训练元学习器。元学习器可以是任何适合的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归等。元学习器的任务是学习初级学习器的预测结果与真实标签之间的关系，从而对初级学习器的输出进行再次拟合，以提高预测的准确性。5.对于测试集中的样本，首先使用训练好的初级学习器进行预测，得到初级学习器的预测结果，然后将这些预测结果作为新的特征输入到训练好的元学习器中，元学习器的输出即为最终的预测结果。堆叠方法的优点在于它能够充分利用不同初级学习器的优势，通过元学习器对初级学习器的输出进行整合，进一步提高模型的拟合能力和泛化能力。然而，堆叠方法也存在一些缺点，例如计算成本较高，因为需要训练多个初级学习器和一个元学习器；同时，元学习器的选择和训练也需要一定的技巧和经验，如果元学习器选择不当，可能会影响最终模型的性能。（五）混合方法混合（blending）方法是集成学习中的另一种策略，它类似于堆叠方法，但在实现上有所不同。混合方法通常将数据集划分为训练集和测试集两部分，然后在训练集上训练多个基学习器。与堆叠方法不同的是，混合方法不是使用验证集来生成新的特征，而是直接在训练集上进行交叉验证（cross-validation）来生成新的特征。具体来说，混合方法的步骤如下：1.将数据集划分为训练集和测试集。2.使用训练集进行$k$-折交叉验证（$k$通常取5或10）。对于每一次交叉验证的折，将训练集划分为训练子集和验证子集。3.在训练子集上训练多个基学习器，然后使用训练好的基学习器对验证子集进行预测，得到每个基学习器在验证子集上的预测结果。这些预测结果将作为新的特征，与原始训练子集中的样本特征一起组成新的数据集（称为混合数据集）。4.使用混合数据集训练一个最终的学习器（可以是任何适合的机器学习模型）。5.对于测试集中的样本，使用训练好的基学习器进行预测，得到基学习器的预测结果，然后将这些预测结果作为新的特征输入到训练好的最终学习器中，最终学习器的输出即为最终的预测结果。混合方法的优点在于它相对简单，计算成本较低，因为不需要单独的验证集来生成新的特征。同时，通过交叉验证的方式生成新的特征，可以在一定程度上减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。然而，混合方法也可能存在一些局限性，例如由于只使用了训练集进行交叉验证，可能会导致信息的损失，从而影响最终模型的性能。四、集成学习方法在不同领域的数据拟合应用案例（一）金融领域在金融领域，数据拟合对于风险评估、预测等方面具有重要意义。例如，在信用风险评估中，银行需要根据客户的各种信息（如年龄、收入、信用记录等）来预测客户违约的概率。传统的单一模型可能无法准确地捕捉到客户信息与违约概率之间的复杂关系。通过使用集成学习方法，如随机森林或Boosting算法，可以将多个不同的模型（如逻辑回归、决策树等）组合起来，提高风险评估的准确性。以随机森林为例，它可以处理大量的特征，并且对特征之间的非线性关系具有较好的拟合能力。银行可以利用随机森林模型对客户的信用数据进行分析，综合多个决策树的预测结果，得到更准确的违约概率预测。这有助于银行更好地管理信用风险，制定合理的贷款政策。（二）医疗领域在医疗领域，数据拟合可用于疾病诊断、医疗影像分析等方面。例如，在疾病诊断中，医生需要根据患者的症状、检查结果等信息来判断患者是否患有某种疾病。集成学习方法可以帮助医生提高诊断的准确性。例如，使用堆叠方法，将多个不同的诊断模型（如基于症状的诊断模型、基于实验室检查结果的诊断模型等）的输出作为新的特征，输入到一个元学习器中进行再次学习。元学习器可以根据这些初级学习器的输出，结合患者的综合信息，做出更准确的诊断决策。这种方法可以充分利用不同诊断模型的优势，提高疾病诊断的可靠性，减少误诊和漏诊的发生。（三）工业制造领域在工业制造领域，数据拟合可用于质量控制、设备故障预测等方面。例如，在产品质量控制中，企业需要根据生产过程中的各种参数（如温度、压力、原材料特性等）来预测产品是否合格。通过使用Boosting算法，如Adaboost，可以不断地调整样本权重，聚焦于那些容易导致产品不合格的关键参数组合，提高质量预测模型的准确性。对于设备故障预测，集成学习方法可以结合多个传感器采集的数据，使用不同的模型对设备的运行状态进行分析，及时发现潜在的故障隐患，提高设备的可靠性和维护效率。（四）气象领域在气象领域，准确的数据拟合对于天气预报至关重要。气象数据具有高度的复杂性和非线性特征，单一的气象模型往往难以准确预测天气变化。集成学习方法，如四、模型选择与评估指标（一）基学习器的选择在利用集成学习改善数据拟合效果时，基学习器的选择是一个关键因素。不同类型的基学习器具有各自的特点和优势，适用于不同的数据分布和任务场景。决策树是一种常见的基学习器，它具有易于理解和解释、能够处理非线性数据等优点。决策树通过构建树形结构来对数据进行分类或回归预测，其分裂节点的过程可以直观地展示数据特征之间的关系。然而，决策树容易出现过拟合问题，尤其是当树的深度过大时。为了克服这一问题，可以对决策树进行剪枝操作，限制树的生长深度，或者采用集成学习方法，如随机森林，将多个决策树组合起来，降低过拟合的风险。支持向量机（SVM）在处理高维数据和小样本问题时表现出色。它通过寻找一个最优的超平面来对数据进行分类或回归，能够有效地处理线性和非线性可分的数据。SVM的核函数技巧使其可以将低维数据映射到高维空间，从而找到更合适的分类或回归边界。然而，SVM的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模数据集时。此外，SVM的参数选择（如核函数类型、惩罚参数等）对模型性能有较大影响，需要通过交叉验证等方法进行调优。神经网络是一种强大的机器学习模型，具有高度的非线性映射能力，能够自动学习数据中的复杂模式和关系。深度学习中的神经网络，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。然而，神经网络的训练过程较为复杂，需要大量的计算资源和时间，并且容易出现过拟合问题。为了防止过拟合，可以采用正则化技术（如L1和L2正则化）、Dropout等方法，同时也可以结合集成学习策略，提高模型的泛化能力。除了上述常见的基学习器外，还有其他一些模型也可以作为集成学习的基学习器，如朴素贝叶斯分类器、K近邻算法等。在实际应用中，需要根据数据的特点、任务的需求以及计算资源等因素综合考虑，选择合适的基学习器。（二）评估指标为了评估集成学习模型的数据拟合效果，需要选择合适的评估指标。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等用于回归问题，准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等用于分类问题。均方误差（MSE）是回归问题中最常用的评估指标之一，它计算预测值与真实值之间误差的平方的平均值。MSE的值越小，说明模型的预测结果越接近真实值，数据拟合效果越好。其计算公式为：$MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2$，其中$n$是样本数量，$y_i$是真实值，$\hat{y}_i$是预测值。平均绝对误差（MAE）也是衡量回归模型误差的指标，它计算预测值与真实值之间误差的绝对值的平均值。与MSE相比，MAE对异常值的鲁棒性更强，因为它不考虑误差的平方。MAE的计算公式为：$MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y}_i|$。决定系数（R²）用于评估回归模型对数据的拟合程度，它反映了因变量的变异中可以由自变量解释的比例。R²的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。其计算公式为：$R²=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}$，其中$\bar{y}$是真实值的平均值。对于分类问题，准确率（Accuracy）是指分类正确的样本数量占总样本数量的比例，它直观地反映了模型的分类准确性。精确率（Precision）是指预测为正类且实际为正类的样本数量占预测为正类的样本数量的比例，它衡量了模型对正类样本的预测准确性。召回率（Recall）是指实际为正类且被预测为正类的样本数量占实际为正类的样本数量的比例，它反映了模型对正类样本的覆盖程度。F1值则是综合考虑精确率和召回率的指标，它可以更全面地评估模型的分类性能，F1值的计算公式为：$F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}$。在实际应用中，需要根据具体的任务需求选择合适的评估指标。例如，在一些对误差敏感的应用中，如金融风险预测，可能更关注MSE或MAE等指标；而在图像分类等任务中，准确率和F1值等指标可能更为重要。同时，为了更全面地评估模型的性能，通常会同时使用多个评估指标进行分析。五、超参数调整与优化集成学习模型中包含多个超参数，这些超参数的取值会对模型的性能产生重要影响。因此，超参数调整与优化是提高集成学习模型数据拟合效果的重要环节。（一）超参数的重要性以随机森林为例，其超参数包括树的数量（n_estimators）、树的最大深度（max_depth）、分裂节点时考虑的特征数量（max_features）等。树的数量决定了集成模型中基学习器的个数，较多的树数量可以提高模型的稳定性和泛化能力，但也会增加计算成本。树的最大深度影响着决策树的复杂程度，过深的树容易导致过拟合，而过浅的树可能无法充分学习数据中的复杂关系。分裂节点时考虑的特征数量控制着随机特征选择的程度，合适的特征数量可以增加基学习器之间的多样性，提高模型的性能。对于Boosting算法，如Adaboost，其超参数包括基学习器的数量（n_estimators）、学习率（learning_rate）等。学习率控制着每次迭代中基学习器权重的更新步长，较小的学习率可以使模型更加稳健，但可能需要更多的迭代次数才能收敛；较大的学习率可能导致模型不稳定，但可以加快训练速度。（二）超参数调整方法1.网格搜索（GridSearch）网格搜索是一种简单而常用的超参数调整方法。它通过穷举所有可能的超参数组合，在训练集上训练模型，并使用验证集评估模型的性能，选择性能最佳的超参数组合。例如，对于随机森林的超参数调整，可以定义一个超参数取值的网格，如树的数量取值为[10,50,100,200]，树的最大深度取值为[5,10,15,20]，分裂节点时考虑的特征数量取值为['sqrt','log2']等。然后，对每个超参数组合进行训练和评估，找到使验证集性能最佳的超参数组合。网格搜索的优点是能够找到全局最优解（在给定的超参数取值范围内），但计算成本较高，尤其是当超参数数量较多或取值范围较大时。2.随机搜索（RandomSearch）随机搜索是一种相对高效的超参数调整方法。它在超参数的取值空间中随机选取一定数量的超参数组合，然后进行训练和评估。与网格搜索不同，随机搜索不是穷举所有可能的组合，而是通过随机采样的方式探索超参数空间。随机搜索在一定程度上可以减少计算成本，并且在某些情况下，能够找到与网格搜索相近的最优解。例如，对于上述随机森林的超参数调整，可以在相同的超参数取值范围内，随机选取一定数量（如100次）的超参数组合进行评估。3.基于模型的超参数优化方法除了网格搜索和随机搜索外，还有一些基于模型的超参数优化方法，如贝叶斯优化。贝叶斯优化利用贝叶斯定理，根据已有的超参数评估结果建立超参数与模型性能之间的概率模型，然后通过这个概率模型来选择下一个最有希望的超参数组合进行评估。贝叶斯优化能够在较少的评估次数内找到较优的超参数组合，尤其适用于超参数调整成本较高的情况。然而，贝叶斯优化的实现相对复杂，需要一定的数学基础和计算资源。在实际应用中，可以根据问题的规模、计算资源和时间限制等因素选择合适的超参数调整方法。通常，可以先使用随机搜索进行初步的探索，找到一个较优的超参数取值范围，然后再使用网格搜索或贝叶斯优化等方法在这个范围内进行更精细的调整，以获得最佳的超参数组合。六、面临的挑战与未来发展方向（一）面临的挑战1.计算资源需求集成学习方法通常需要训练多个基学习器，这使得计算资源的需求大幅增加。尤其是在处理大规模数据集和复杂模型（如深度学习模型）时，计算成本可能会成为一个瓶颈。例如，训练一个包含数百个决策树的随机森林模型或一个深度神经网络集成模型，需要大量的内存和计算时间。这对于资源有限的环境（如小型企业、个人研究者等）来说，可能无法承受。2.模型解释性随着集成学习模型的复杂性增加，其解释性变得越来越困难。与单一模型相比，理解一个由多个基学习器组成的集成模型的决策过程和预测结果变得更加复杂。在一些对模型解释性要求较高的领域，如医疗、金融等，这可能会限制集成学习的应用。例如，医生在使用疾病诊断模型时，不仅需要模型给出准确的预测结果，还需要理解模型是如何做出决策的，以便更好地与患者沟通和解释诊断依据。3.数据不平衡问题在实际应用中，数据不平衡问题经常出现，即不同类别的样本数量差异较大。在这种情况下，集成学习模型可能会偏向于多数类样本，导致对少数类样本的预测性能较差。例如，在信用卡欺诈检测中，欺诈样本的数量通常远远少于正常交易样本的数量。如果不采取特殊的处理措施，集成学习模型可能会将大多数样本预测为正常交易，而忽略了