欠擬合、過擬合及解決方法
。 解決方法： 1、添加其它的特征項，有時候模型欠擬合是數據的特征項不夠造成的，可以添加其 ...
原文：欠擬合和過擬合的一般解決方法
解決欠擬合 高偏差 的方法 .模型復雜化 對同一個算法復雜化。例如回歸模型添加更多的高次項，增加決策樹的深度，增加神經網絡的隱藏層數和隱藏單元數等 棄用原來的算法，使用一個更加復雜的算法或模型。例如用神經網絡來替代線性回歸，用隨機森林來代替決策樹等 .增加更多的特征，使輸入數據具有更強的表達能力 特征挖掘十分重要，尤其是具有強表達能力的特征，往往可以抵過大量的弱表達能力的特征 特征的數量往往並非 ...
2018-05-25 22:40 1 4432 推薦指數：
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作者：我執 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 有哪些原因會導致過擬合？ 數據層面 訓練集和測試集的數據分布不一致 ...