欠拟合、过拟合及解决方法
。 解决方法： 1、添加其它的特征项，有时候模型欠拟合是数据的特征项不够造成的，可以添加其 ...
原文：过拟合、欠拟合及其解决办法
.什么是过拟合 过拟合 overfitting 是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在训练集上效果好 在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 产生过拟合根本原因： 观察值与真实值存在偏差 训练样本的获取，本身就是一种 抽样。抽样操作就会存在误差， 也就是你的训练样本 取值 X，X x 真 ...
2019-02-23 20:37 0 2838 推荐指数：
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