欠拟合和过拟合
机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力称为模型的泛化能力。 欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因 ...
原文：如何防止过拟合及欠拟合
过拟合 . 定义 是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。 . 如何防止过拟合 防止过拟合的方法有 种： 增加训练集数据 该方式是从数据入手，将更多的数据参与到模型的训练中，这是最有效的方法，这样可以让模型学习到更多更有效的特征，降低噪声对模型的影响。 但是往往直接增加数据是困难的，因此可以通 ...
2019-06-26 11:28 0 2034 推荐指数：
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