Model Fitting
定义 Definition
“Model fitting” 指“模型拟合”：用数据来调整（估计）模型的参数，使模型尽可能好地解释或预测观测数据。在统计学、机器学习、数据科学中非常常见。（也可泛指“把某个模型与数据相匹配”的过程。）
发音 Pronunciation (IPA)
/ˈmɑːdəl ˈfɪtɪŋ/
例句 Examples
The software performs model fitting automatically.
软件会自动进行模型拟合。
After model fitting, we compared several regression models using cross-validation to select the one that best predicts future outcomes.
完成模型拟合后，我们用交叉验证比较了几种回归模型，选择对未来结果预测最好的那一个。
词源 Etymology
“Model” 源自拉丁语 modulus（尺度、标准的小量），引申为“模型/范式”；“fit” 在英语中有“合身、匹配、适合”的含义。组合成 “model fitting” 就是“让模型与数据相匹配/贴合”的过程与方法。
相关词 Related Words
文学与著作中的用例 Literary Works
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman — The Elements of Statistical Learning（大量讨论模型拟合、正则化与泛化）
- Gareth James et al. — An Introduction to Statistical Learning（以回归与分类为例讲解 model fitting）
- George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins — Time Series Analysis: Forecasting and Control（时间序列建模与拟合）
- Christopher M. Bishop — Pattern Recognition and Machine Learning（概率模型与参数拟合，如最大似然、贝叶斯方法）
- William H. Press et al. — Numerical Recipes（包含曲线拟合与数值优化在模型拟合中的应用）
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