过拟合和欠拟合

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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#算法 #人工智能

本文探讨了模型过度简化和过拟合的问题，指出训练误差和泛化误差的关系：随着模型容量增大，训练误差先降后升，关键在于控制复杂度以降低泛化误差。

我们更多的关注泛化误差。

第一个模型过于简单，第二个过于拟合。

训练误差会随着模型容量增加，训练误差开始下降；泛化误差会下降，降低到某一个点的时候，开始上升。

模型足够复杂，通过各种手段控制模型容量，使得最后泛化误差往下降。

通过控制这两个属性来控制模型的复杂度。

如何处理模型的过拟合和欠拟合问题
andsll的专栏
11-09 1966
过拟合（Overfitting）是指在机器学习和统计建模领域中，一个模型对训练数据的拟合程度过高，以至于在面对新的未知数据时，泛化能力较差的现象。简单来说，模型在训练集上表现很好，但在测试集和实际应用中的表现却很差。模型复杂度过高：当模型的复杂度远高于数据的复杂度时，模型可能会捕捉到数据中的噪声和异常值，从而导致过拟合。训练数据不足：如果训练数据不足以支持模型的复杂度，模型可能会过度拟合训练数据中的噪声。特征选择不当：选择了与目标变量相关性不强或冗余的特征，也可能导致过拟合。
关于过拟合和欠拟合
weixin_39766667的博客
01-16 595
过拟合意味着模型对训练数据过度拟合，导致在未见过的数据上表现不佳如果训练损失和验证损失都很高且下降缓慢，可能是欠拟合。这可能意味着模型过于简单，无法很好地拟合数据。
过拟合和欠拟合_线性回归模型的过拟合 & 欠拟合
weixin_39940425的博客
12-15 700
前言有很多老铁对线性回归模型中的过拟合和欠拟合感念有点模糊，可以看下这篇文章(节选)感觉写的很棒！喜欢小编的老铁可以关注我一下。每天会更新最新资讯或者技术干货！过拟合与欠拟合概念欠拟合：模型过于简单，未能充分捕获样本数据的特征。表现为模型在训练集上的效果不好。过拟合：模型过于复杂，过分捕获样本数据的特征，从而将样本数据中一些特殊特征当成了共性特征。表现为模型在训练集上的效果非常好，但是在未知数据上...
深度学习——过拟合和欠拟合
2301_78829965的博客
09-06 1486
介绍过拟合的相关解决办法和代码实现~
过拟合和欠拟合的全面解析
varda8899的博客
03-03 575
欠拟合定义：模型在训练集和测试集上均表现较差，无法捕捉数据中的基本规律。例如，用线性模型拟合非线性数据时，模型过于简单，无法学习到数据的真实模式。表现：训练误差和测试误差均较高，模型对数据拟合不足。过拟合定义：模型在训练集上表现优异，但在测试集或新数据上表现显著下降。例如，用高阶多项式拟合数据时，模型过度适应了训练噪声，导致泛化能力差。表现：训练误差低，但验证误差高，模型复杂度远超问题需求。理想的模型应在复杂度与泛化能力欠拟合需通过增加特征和模型复杂度提升拟合能力；过拟合。
通过学习曲线识别过拟合和欠拟合
deephub
04-28 5215
在机器学习和统计建模中，过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是两种常见的问题，它们描述了模型与训练数据的拟合程度如何影响模型在新数据上的表现。欠拟合：如果学习曲线显示训练集和验证集的性能都比较低，或者两者都随着训练样本数量的增加而缓慢提升，这通常表明模型欠拟合。这种情况下，模型可能太简单，无法捕捉数据中的基本模式。过拟合：如果训练集的性能随着样本数量的增加而提高，而验证集的性能在一定点后开始下降或停滞不前，这通常表示模型过拟合。
机器学习中的过拟合和欠拟合
2303_77133191的博客
06-14 830
过拟合发生在模型对训练数据拟合得太过分的情况，即模型在学习过程中不仅学会了数据的真实分布，还学到了训练数据中的随机噪声和细节。结果是模型在训练集上的表现非常出色，但在新的、未见过的测试数据上表现不佳。
深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合
水滴的博客
05-15 2689
本文为kaggle 深度学习初级课程 第四部分 Overfitting and Underfitting --Improve performance with extra capacity or early stopping.在本课中，我们将学习如何解释这些学习曲线，以及如何使用它们来指导模型开发。特别是，我们将检查学习曲线，寻找拟合不足和拟合过度的证据，并查看几种纠正策略。
深度学习-过拟合和欠拟合
fj1024的博客
06-24 305
过拟合和欠拟合都属于模型泛化能力不强的两种原因，均是模型学习能力和数据复杂性失调的表现。
过拟合和欠拟合学习笔记
01-20
欠拟合 模型无法得到较低的训练误差（模型在训练数据集上表现出的误差），这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好，训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较...
21.过拟合和欠拟合示例
qq_41238579的博客
06-04 950
在机器学习和深度学习中，过拟合和欠拟合是两个非常重要的概念。过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在新的测试数据上效果变差的情况。欠拟合则是指模型无法很好地拟合训练数据的情况。这两种情况都会导致模型无法很好地泛化，影响最终的预测和应用效果。为了帮助大家更好地理解过拟合和欠拟合的概念及其应对方法，我将通过一个基于PyTorch的代码示例来演示这两种情况的具体表现。我们将生成一个抛物线数据集，并定义三种不同复杂度的模型，分别对应欠拟合、正常拟合和过拟合的情况。
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
王老师青少年编程
11-21 718
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 281
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 297
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 340
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 820
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法
Harrytutu_ZuiYue的博客
11-21 373
自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 452
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
过拟合和欠拟合怎么看
08-13
在机器学习中，**过拟合**（Overfitting）和**欠拟合**（Underfitting）是模型训练过程中常见的两种问题，它们分别反映了模型对训练数据的拟合程度过高或过低的情况。 ### 过拟合的判断 过拟合指的是模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新数据上表现较差。判断模型是否过拟合的常见方法包括： - **训练误差和验证误差的差异显著**：训练误差非常低，而验证误差较高，表明模型可能在训练数据上学习得过于复杂，记住了噪声和细节，而不是学习到数据的通用模式[^2]。 - **学习曲线分析**：通过绘制学习曲线，观察随着训练样本数量的增加，训练误差和验证误差的变化趋势。如果训练误差和验证误差之间的差距较大，则可能存在过拟合现象[^3]。 - **交叉验证结果不稳定**：如果模型在不同折数的交叉验证中表现波动较大，则可能表明模型对训练数据过于敏感，存在过拟合问题。 ### 欠拟合的判断 欠拟合指的是模型在训练数据和测试数据上都表现较差，说明模型无法捕捉数据中的基本模式。判断模型是否欠拟合的常见方法包括： - **训练误差和验证误差都较高**：无论是在训练数据还是测试数据上，模型的误差都较大，说明模型未能学习到数据的基本特征。 - **学习曲线分析**：如果随着训练样本数量的增加，训练误差和验证误差都趋于稳定但仍然较高，则可能存在欠拟合现象。 - **模型复杂度不足**：如果模型的复杂度不足以捕捉数据中的模式，例如使用线性模型去拟合非线性数据，则可能导致欠拟合问题[^4]。 ### 识别过拟合和欠拟合的综合方法 为了更全面地识别模型是否存在过拟合或欠拟合，可以采取以下方法： - **交叉验证**：通过交叉验证评估模型在不同子集上的表现，有助于识别模型是否过拟合或欠拟合。如果模型在不同子集上的表现差异较大，则可能存在过拟合问题；如果模型在所有子集上的表现都较差，则可能存在欠拟合问题。 - **学习曲线分析**：绘制学习曲线，观察训练误差和验证误差随训练样本数量的变化趋势，有助于识别模型是否存在过拟合或欠拟合问题[^3]。 - **模型复杂度调整**：尝试调整模型的复杂度，例如增加或减少神经网络的层数和节点数，观察模型在训练数据和测试数据上的表现变化，有助于识别模型是否存在过拟合或欠拟合问题。 ### 代码示例：绘制学习曲线 以下是一个使用Scikit-learn库绘制学习曲线的示例代码，用于识别模型是否存在过拟合或欠拟合问题： ```python from sklearn.model_selection import learning_curve import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, cv=None, n_jobs=None): train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve( estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs) train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1) plt.figure() plt.title(title) plt.xlabel("Training examples") plt.ylabel("Score") plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, label="Training score") plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, label="Cross-validation score") plt.legend(loc="best") plt.grid() plt.show() # 示例：使用线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import make_regression X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.1) plot_learning_curve(LinearRegression(), "Learning Curve (Linear Regression)", X, y, cv=5) ``` ###
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