模型假设一般从哪些方面出发?

模型假设主要从数据、算法和场景三个方面出发。数据方面会考虑来源是否可靠、分布是否均匀，是否存在缺失值或异常值。算法方面会关注模型结构是否合理，参数设置是否恰当，计算资源是否充足。场景方面则要明确应用目标，比如预测、分类还是生成，以及实际环境中的约束条件。

模型假设的常见类型

常见假设包括独立性假设，比如样本之间互不影响；线性假设，认为变量关系是直线；平稳性假设，假设数据统计特性不随时间变化。还有正态分布假设，假设数据符合钟形曲线分布；稀疏性假设，认为大部分系数为零；无偏假设，假设模型预测没有系统性偏差。这些假设需要根据具体问题灵活调整。