過擬合產生的原因（Root of Overfitting）
之前在《過擬合和欠擬合（Over fitting & Under fitting）》一文中簡要地介紹了過擬合現象，現在來詳細地分析一下過擬合產生的原因以及相應的解決辦法。 過擬合產生的原因： 第一個原因就是用於訓練的數據量太少。這個很好理解，因為理想的訓練數據是從所有數據中抽取 ...
原文：產生過擬合的原因
過擬合的概念 首先我們來解釋一下過擬合的概念 過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上表現較差的一種現象 下圖給出例子： 我們將上圖第三個模型解釋為出現了過擬合現象，過度的擬合了訓練數據，而沒有考慮到泛化能力。在訓練集上的准確率和在開發集上的准確率畫在一個圖上如下： 從圖中我們能夠看出，模型在訓練集上表現很好，但是在交叉驗證集上表現先好后差。這也正是過擬合的特征 模型出現過擬合 ...
2018-08-10 10:49 0 6571 推薦指數：
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