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：過擬合與欠擬合 之原因和解決方法
目錄 基本介紹 原因 解決方法 正則化 . L 正則化 . L 正則化 基本介紹 過擬合：指為了得到一致性假設而使假設變得過度嚴格。在模型參數擬合過程中，由於訓練數據包含抽樣誤差，復雜的模型將抽樣誤差也考慮在內，將抽樣誤差也進行了很好的擬合。 當訓練數據不夠多時，者over training時，經常會導致over fitting 過擬合 ，如下圖所示： 欠擬合：指模型沒有很好地捕捉到數據特征，不 ...
2019-03-12 12:19 0 1823 推薦指數：
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