过拟合和欠拟合

最新推荐文章于 2025-07-11 08:09:26 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 文章标签： 算法 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daima3/article/details/135533065
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 1798
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
01-16 501
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。
深度学习——过拟合和欠拟合
2301_78829965的博客
09-06 1358
介绍过拟合的相关解决办法和代码实现~
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
12-15 672
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...
过拟合和欠拟合的全面解析
varda8899的博客
03-03 461
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 5035
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
06-14 785
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 2399
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
06-24 268
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...
347. 前K个高频元素
Z_H86的博客
07-08 177
有了所有元素的出现次数，我们只需要知道出现的最高次数maxCnt，然后创建一个长度为maxCnt+1的数组buckets用来存储出现次数相同的元素。buckets[i]表示出现次数为i的所有元素。给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。要返回出现频率前k高的元素，那么我们首先肯定要知道每个元素出现的次数，我们可以借助Map来实现。输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2。最后倒序遍历bucket，输出前k个元素即可。
C++ 中最短路算法的详细介绍
ljq_2029的博客
07-09 959
本文详细介绍了C++中三种常见的单源最短路算法：Dijkstra算法适用于边权非负的图，通过优先队列优化可将时间复杂度降至O((n+m)log₂n)；Bellman-Ford算法能处理含负权边的图，时间复杂度O(nm)，并可检测负权环；SPFA算法是对Bellman-Ford的队列优化，平均效率更高但最坏复杂度仍为O(nm)。文章提供了每种算法的C++实现代码，并分析了适用场景和注意事项，为不同图结构的最短路问题提供了解决方案参考。
代码随想录Day01
2301_79949064的博客
07-09 564
本文介绍了三个数组处理问题的解法：1. 二分查找（704题）：在有序数组中通过low、high双指针不断缩小范围查找目标值，时间复杂度O(logn)；2. 移除元素（27题）：使用双指针将目标值元素移到数组末尾，前k位保留非目标值元素，时间复杂度O(n)；3. 有序数组平方排序（977题）：利用双指针从两端比较平方值，倒序填充新数组，保持非递减顺序，时间复杂度O(n)。三题均采用双指针技术，分别处理了查找、过滤和转换排序问题。
全连接神经网络
2401_87862479的博客
07-10 1150
前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是一种最基本的神经网络结构，其特点是信息从输入层经过隐藏层单向传递到输出层，说明：三个等式中的w1和w2在这里只是为了方便表示对应x1和x2的权重，实际三个等式中的w值是不同的。，内置了自动的前向传播逻辑，它会自动将输入数据依次传递给其中的每一层，并执行前向传播，不需要显式定义。激活函数的作用是在隐藏层引入非线性，使得神经网络能够学习和表示复杂的函数关系，使网络具备。，其形状为（3，2），3是神经元节点个数，2是向量x的个数。
AI进化论08：机器学习的崛起——数据和算法的“二人转”，AI“闷声发大财”
最新发布
众链网络、AI培训、AI工具开发
07-11 719
上回咱们聊了第二次AI寒冬，AI为了“活下去”，不得不“改头换面”，从“AI”变成了“机器学习”。结果你猜怎么着？这“机器学习”啊，还真就“闷声发大财”了！它不再执着于模拟人类的“思维过程”，而是专注于从海量数据中“悟”出规律，然后用这些规律来“预测”或“决策”。这标志着AI研究从“规则驱动”向“数据驱动”的根本性转变。
算法第22天|回溯算法：递增子序列、全排列、全排列Ⅱ、重新安排行程、N皇后、解数独
m0_47408374的博客
07-08 704
只要有重复元素，就要使用nums[i-1]==num[i]或者一个map进行判断当前层。
2025年应用统计与先进算法国际会议（ASAA 2025）
2403_89423032的博客
07-09 285
2025年应用统计与先进算法国际会议(ASAA2025)将于中国太原举行。会议聚焦统计学理论与方法、多元统计分析、经济统计学等应用统计领域，以及遗传算法、量子计算、进化计算等先进算法研究。
怎么判断过拟合和欠拟合
03-26
### 如何检测和区分机器学习中的过拟合与欠拟合 在机器学习领域，过拟合和欠拟合是常见的两类问题。为了有效识别这些问题，可以采用多种方法来评估模型性能。 #### 学习曲线分析 一种常用的方法是通过绘制 **学习曲线** 来观察模型的表现。学习曲线展示了随着训练数据量的变化，模型在训练集和验证集上的误差变化趋势[^1]。 - 如果模型在训练集上表现良好但在验证集上表现较差，则可能表明存在过拟合现象。 - 若模型在训练集和验证集上的误差均较高，则可能是欠拟合的结果。 #### 偏差与方差分解 另一种视角是从偏差和方差的角度出发。当模型表现出较大的偏差时，通常意味着它未能充分捕捉数据中的模式，这通常是欠拟合的标志；而较高的方差则表示模型对噪声过于敏感，这是典型的过拟合特征[^2]。 #### 数据分布比较 还可以通过对训练数据和测试数据之间的分布差异进行对比来辅助判断。如果模型仅能很好地适应训练数据而在新数据上泛化能力不足，则说明可能存在过拟合问题[^3]。 以下是基于上述理论的一个简单代码实现用于生成并可视化学习曲线： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.linear_model import LogisticRegression def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, n_jobs=-1, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)): plt.figure() plt.title(title) if ylim is not None: plt.ylim(*ylim) plt.xlabel("Training examples") plt.ylabel("Score") train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve( estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs, train_sizes=train_sizes) train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1) plt.grid() plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r", label="Training score") plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score") plt.legend(loc="best") return plt # Example usage with logistic regression model X, y = ... # Your dataset here plot_learning_curve(LogisticRegression(), "Learning Curve", X, y, cv=5).show() ``` 此脚本可以帮助直观地看到不同大小样本下模型的学习效果，从而帮助诊断是否存在过拟合或欠拟合状况。
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