[模型優化]模型欠擬合及過擬合判斷、優化方法
[模型優化]模型欠擬合及過擬合判斷、優化方法 一、模型欠擬合及過擬合簡介 模型應用時發現效果不理想，有多種優化方法，包含： 添加新特征 增加模型復雜度 ...
原文：欠擬合、過擬合判斷方法
什么是欠擬合 訓練樣本被提取的特征比較少，導致訓練出來的模型不能很好地匹配，表現得很差，甚至樣本本身都無法高效的識別 什么是過擬合 所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。過擬合就是學到了很多沒必要的特征，遇到了新樣本這些錯誤的特征就沒有什么用了。所以過擬合就是表現為訓練的時候效果很好 因為神經網絡已經學到了很多有用沒用的特征 ，但 ...
2020-11-07 22:30 0 998 推薦指數：
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