欠擬合和過擬合
機器學習是利用模型在訓練集中進行學習，在測試集中對樣本進行預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力稱為模型的泛化能力。 欠擬合(underfitting)和過擬合(overfitting)是模型泛化能力不高的兩種常見原因 ...
原文：如何防止過擬合及欠擬合
過擬合 . 定義 是指模型對於訓練數據擬合呈現過當的情況，反映到評估指標上就是模型在訓練集上的表現很好，但是在測試集上的表現較差。結果就是訓練出的模型泛化能力差。 . 如何防止過擬合 防止過擬合的方法有 種： 增加訓練集數據 該方式是從數據入手，將更多的數據參與到模型的訓練中，這是最有效的方法，這樣可以讓模型學習到更多更有效的特征，降低噪聲對模型的影響。 但是往往直接增加數據是困難的，因此可以通 ...
2019-06-26 11:28 0 2034 推薦指數：
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