产生过拟合的原因
1 过拟合的概念？ 首先我们来解释一下过拟合的概念？ 过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子： 我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上 ...
原文：过拟合产生的原因（Root of Overfitting）
之前在 过拟合和欠拟合 Over fitting amp Under fitting 一文中简要地介绍了过拟合现象，现在来详细地分析一下过拟合产生的原因以及相应的解决办法。 过拟合产生的原因： 第一个原因就是用于训练的数据量太少。这个很好理解，因为理想的训练数据是从所有数据中抽取的无偏差抽样。如果训练数据量较少，那么很有可能训练数据就不能完全反映所有数据的规律。因此模型很可能学习到的是一些特殊的例 ...
2019-06-27 19:53 0 434 推荐指数：
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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 ...