【摘 要】
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在机器学习中,训练样本的数量与数据的准确性是除了模型之外对预测结果的准确性（也叫保真度）影响最大的因素。在很多实际问题中,例如计算机仿真问题,很多准确数据的计算成本是极高的,这种数据称为高保真度（High fidelity-HF）数据;而计算成本低、易获得,但准确度较低的数据称为低保真度（Low fidelity-LF）数据。利用这些多保真度数据建立的回归模型称为多保真度模型。多保真度建模致力于结
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在机器学习中,训练样本的数量与数据的准确性是除了模型之外对预测结果的准确性（也叫保真度）影响最大的因素。在很多实际问题中,例如计算机仿真问题,很多准确数据的计算成本是极高的,这种数据称为高保真度（High fidelity-HF）数据;而计算成本低、易获得,但准确度较低的数据称为低保真度（Low fidelity-LF）数据。利用这些多保真度数据建立的回归模型称为多保真度模型。多保真度建模致力于结合众多LF样本和少量HF样本建立模型,从而对未知的输入计算出HF的估计值。目前提出的众多多保真度模型基本上都存在对HF和LF系统之间关系、数据分布、数据结构的假设,不能被广泛应用于实际问题之中。在本文中,我们提出一个建立多保真度模型的层次回归模型。它由四个模块组成:1)LF模块探索输入的LF特征;2)数据组合（Date concatenation-DC）模块将输入与LF模块的输出组合成新的向量;3)降维（Dimension reduction-DR）模块用于减少向量的维数;4)HF模块用于计算出输入的准确的估计值。实验结果证明了此回归模型建立的多保真度模型不仅表现优于目前先进的模型,而且具有很好的鲁棒性,受HF和LF训练样本的数量的影响很小。这个层次回归模型不仅满足所有对未知的HF和LF系统之间关系的假设,所用的算法还可以根据实际需要进行改变,因此在实践中具有很好的应用性。此外,我们将机器学习中的数据增强方法应用于多保真度模型上,希望能够解决模型的准确度受限于HF样本的数量的问题。相应的实验结果表明了一些数据增强方法能够提高一些多保真度模型的准确性。
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