轉自 ：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73598857 學習曲線是什么？ 學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的准確率，可以看到模型在新數據上的表現，進而來判斷模型是否方差偏高或偏差過高，以及增大訓練集 ...

1.欠擬合(underfitting)與過擬合(overfitting) 在機器學習中，我們的主要思想是通過對數據集的學習來生成我們的假設模型。在對數據集進行擬合的過程中，我們可能會遇到欠擬合和過擬合的問題。以身高預測的例子為例，這里給出7-18歲男生的身高標准（數據來源：7 歲～18 歲兒童 ...

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠擬合和過擬合 先看三張圖片，這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數和訓練集的關系 第一張圖片擬合的函數和訓練集誤差較大，我們稱這種情況為 欠擬合 第二張 ...

在機器學習表現不佳的原因要么是過度擬合或欠擬合數據。 機器學習中的逼近目標函數過程 監督式機器學習通常理解為逼近一個目標函數(f)(f)，此函數映射輸入變量(X)到輸出變量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 這種特性描述可以用於定義分類和預測問題和機器學習算法的領域。 從訓練數據中學習 ...

機器學習中的過擬合和欠擬合 1、機器學習算法對於整體的數據訓練和擬合，以典型的多元線性回歸的方式為例，通過設定擬合的最高次數，然后對比輸出的曲線結果可以看出，隨着擬合函數次數的增大，其擬合線性回歸模型的R2的值在不斷地增大，均方差也在不斷地減小，看起來擬合的結果越來越准確，其實質只是對於所存 ...

一、基礎理解 學習曲線作用： 查看模型的學習效果； 通過學習曲線可以清晰的看出模型對數據的過擬合和欠擬合； 學習曲線：隨着訓練樣本的逐漸增多，算法訓練出的模型的表現能力； 表現能力：也就是模型的預測准確率，使用均方誤差表示；學習率上體現了模型相對於訓練集 ...

過擬合和欠擬合是在網絡訓練中常常碰到的問題 過擬合（overfit）：訓練誤差小，但是對於測試集上的誤差很大。可能模型過於復雜，訓練中只”記住”了訓練樣本，然而其泛化誤差卻很高。 欠擬合（underfit）：訓練誤差很大，無法找到合適的函數描述數據集 下面介紹這兩種情況下 ...

總結 欠擬合：(對訓練集的數據和測試集的數據擬合的都不是很好) 原因：模型學習到樣本的特征太少 解決：增加樣本的特征數量（多項式回歸） 多項式回歸：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...