原文:过拟合与欠拟合 之原因和解决方法

目录 基本介绍 原因 解决方法 正则化 . L 正则化 . L 正则化 基本介绍 过拟合:指为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。在模型参数拟合过程中,由于训练数据包含抽样误差,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。 当训练数据不够多时,者over training时,经常会导致over fitting 过拟合 ,如下图所示: 欠拟合:指模型没有很好地捕捉到数据特征,不 ...

2019-03-12 12:19 0 1823 推荐指数:

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拟合、过拟合解决方法

解决方法: 1、添加其它的特征项,有时候模型拟合是数据的特征项不够造成的,可以添加其 ...

Sat Oct 20 05:27:00 CST 2018 0 1063
拟合和过拟合的一般解决方法

解决拟合(高偏差)的方法 1.模型复杂化 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树等 2.增加更多的特征,使 ...

Sat May 26 06:40:00 CST 2018 1 4432
拟合、过拟合及其解决方法

在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决拟合的问题了,这个问题也在学术界讨论的比较多。(之前搜了很多有的博客 ...

Wed Jan 17 22:14:00 CST 2018 0 8348
拟合拟合原因以及解决方案

作者:我执 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 有哪些原因会导致过拟合? 数据层面 训练集和测试集的数据分布不一致 ...

Thu Sep 16 06:16:00 CST 2021 0 270
深度学习中“过拟合”的产生原因和解决方法

拟合定义:模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现很差。 训练集上的表现 测试集上的表现 结论 不好 不好 拟合 好 不好 过拟合 好 ...

Thu Oct 01 01:09:00 CST 2020 0 3559
5.线性回归-拟合和过拟合以及过拟合时的解决方法-正则化

1 定义 过拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 拟合:一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合,并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了拟合的现象 ...

Fri Nov 05 05:47:00 CST 2021 0 1477
出现过拟合拟合原因以及解决方案

在学习李宏毅机器学习的课程中,在第二课中遇到了两个概念:过拟合(overfitting)和拟合(underfitting),老师对于这两个概念产生的原因以及解决方案没有提及太多,所以今天就让我们一起学习一下有关这两个名词的概念、如何避免等等。 目录 1.过拟合(overfitting)和 ...

Fri Mar 15 23:23:00 CST 2019 1 2284
 
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