如何处理过拟合？

最新推荐文章于 2025-01-24 22:32:34 发布
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分类专栏： 机器学习常见问题
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本文介绍了处理过拟合的几种方法，包括L1/L2正则化，其中L1正则化实现参数稀疏，L2正则化提升模型抗扰动能力。此外，数据增强通过增加数据多样性防止过拟合，dropout通过随机丢弃神经元减少依赖，早停策略在验证集准确率不再提升时终止训练，提高模型泛化能力。

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过拟合概念

过拟合是指学习的模型包含的参数太对，以至于出现对已知数据预测的很好，但对未知数据预测的很差的现象；模型过拟合等价于模型泛化能力差。

如何处理过拟合？

1. L1/L2正则化

1.1 L1/L2概念

L1和L2是正则化项，又叫做惩罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。

  • L1正则化： 是指权值向量w中各个元素的绝对值之和，通常表示为 ∣ ∣ w ∣ ∣ 1 ||w||_1 ∣∣
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过拟合 (Overfitting)
AI天才研究院
08-21 781
1. 背景介绍 1.1 机器学习的核心目标 机器学习的核心目标是从数据中学习模式和规律，并将这些规律应用于新的、未见过的数据。这个过程通常被称为泛化 (Generalization)。一个好的机器学习模型应该能够很好地泛化到新的数据，这意味着它能够对未见过的数据做
机器学习笔记---正则化为什么可以抑制过拟合？
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06-13 1103
前言上期详细的介绍了过拟合的现象。那如何抑制过拟合呢？大家都知道应该加入正则化项，那为什么加入正则化可以达到这个效果？参考了很多资料，所以就有了这篇笔记。本文约2.3k字，预计阅读15分...
解决过拟合的几种方法
laosao_66的博客
04-02 2060
5.数据增强：通过随机旋转、裁剪、平移、缩放等方式，生成更多、更丰富的数据，以扩大训练集的规模，对数据进行标准化、归一化等预处理操作，可以提高模型的稳定性和泛化能力。4.Dropout: Dropout是指在神经网络中随机选择一些节点，在训练时将其输出置为0，以减少节点之间的依赖关系，从而避免过拟合。2.特征选择，使用更少的特征，减少特征维度，通过特征选择方法，去除冗余特征和噪声特征，以提高模型的泛化能力。1.增加数据集，增加数据量可以降低模型对训练集数据的依赖程度，从而减少过拟合的风险。
【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法
2301_82023330的博客
01-24 1943
手动选择：结合领域知识，直接剔除与任务无关的特征。统计方法：使用统计学工具（如皮尔逊相关系数）计算特征与目标变量之间的相关性。模型辅助选择Lasso回归：利用L1L_1L1​正则化，将不重要的特征权重收缩到000；递归特征消除（RFE）：逐步移除最不重要的特征，观察模型性能变化。方法适用场景优点缺点增加数据数据不足或噪声较多的场景从根本上解决问题，提升泛化能力数据获取成本高特征选择高维数据或数据中包含无关特征降低模型复杂度，提升训练效率激进选择可能导致信息丢失正则化。
过拟合了怎么办
Andrew_SJ的博客
12-11 278
就整体而言，对比加入正则化和未加入正则化的模型，训练输出的loss和Accuracy信息，我们可以发现，加入正则化后，loss下降的速度会变慢，准确率Accuracy的上升速度会变慢，并且未加入正则化模型的loss和Accuracy的浮动比较大（或者方差比较大），而加入正则化的模型训练loss和Accuracy，表现的比较平滑。并且随着正则化的权重lambda越大，表现的更加平滑。这其实就是正则化的对模型的惩罚作用，通过正则化可以使得模型表现的更加平滑，即通过正则化可以有效解决模型过拟合的问题。【2】 ..
过拟合
leileiliang的博客
11-06 753
定义 较为复杂的模型通常可以很完美的拟合训练集的每个数据，但往往过于强调拟合原始数据而丢失了算法的本质，当用此模型预测新数据时会表现的很差，也就是说当我们给定一个新值使之预测，就会出现过拟合。 出现的原因 1、建模样本选取了错误的选样方法、样本标签等，或样本数量太少，所选取的样本数据不足以代表预定的分类规则 2、样本噪音干扰过大，使得机器将部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则 3、假设的模型...
如何处理 TensorFlow 模型中的过拟合？
最新发布
02-28
在训练深度学习模型时，过拟合是一个常见的问题，特别是在数据量相对较少或模型过于复杂时。过拟合意味着模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。这主要是因为模型学习到了训练数据中的噪声和...
为什么正则化能够解决过拟合问题？
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为什么正则化能够解决过拟合问题一. 正则化的解释二. 拉格朗日乘数法三. 正则化是怎么解决过拟合问题的1. 引出范数1.1 L_0范数1.2 L_1范数1.3 L_2范数2. L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1 公式推导2.2 图像推导[^...
机器学习 | 特征选择如何减少过拟合？
python收藏家的博客
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特征选择（Feature Selection）是一种数据预处理技术，旨在从原始的特征集中选择出最有效、最具代表性的特征子集，以便提高学习算法的性能和降低计算开销。特征选择的过程主要包括产生特征子集、评价特征子集、确定停止准则以及验证所选特征子集的有效性。
什么是过拟合 (Overfitting)
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学习资料: Tensorflow: dropout 教程 PyTorch: dropout 教程 Theano: l1 l2 regularization 教程 今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合 overfitting 现象, 和解决过拟合的方法. 注: 本文不会涉及数学推导. 大家可以在很多其他地方找到优秀的数学推导文章. 过于自负  在细说之前, 我们先用实际生活中的一个例子...
如何处理非线性拟合？
12-04
处理非线性拟合通常需要使用更高级的函数拟合工具或者非线性最小化算法。MATLAB中可以使用以下几种方法： 1. **`lsqnonlin` 函数**：这是最常用的用于非线性最小二乘法的函数，它寻找一组参数，使得函数值的平方和（残差的平方和）最小。例如，对于函数 `f(x, p)` 和一组初始猜测 `x0`，可以这样使用： ```matlab p_opt = lsqnonlin(@your_nonlinear_function, initial_guess, [], bounds, options); ``` `@your_nonlinear_function` 是你的非线性函数定义，`initial_guess` 是初始猜测的参数向量，`bounds` 可选，指定参数的取值范围，`options` 是一些优化选项，如迭代次数限制。 2. **`fminunc` 或 `fmincon` 函数**：这两个函数也常用于无约束或有约束的非线性优化，分别适用于目标函数是连续的（`fminunc`）或有线性等约束条件（`fmincon`）的情况。 3. **`curve_fit` 函数（Curve Fitting Toolbox）**：这个工具箱专门针对拟合问题设计，适合于多种复杂的非线性模型，返回的是拟合后的参数以及误差估计。 4. **`NonlinearModel` 对象**：使用 `fittype` 函数创建自定义的非线性模型，然后使用 `fit` 函数进行拟合，提供了更多的灵活性。 在拟合后，你可以检查拟合结果的质量，比如查看残差图，R-squared值，或者使用交叉验证等方法。
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