过拟合高方差，欠拟合高偏差

最新推荐文章于 2025-03-24 14:24:31 发布
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#机器学习 #过拟合 #欠拟合 #方差 #偏差

博客介绍了过拟合和欠拟合的概念，过拟合是训练集误差小、测试集误差大，欠拟合是训练集和测试集误差都大。还给出了过拟合和欠拟合的解决办法，同时阐述了过拟合对应高方差、低偏差，欠拟合对应低方差、高偏差，并解释了方差和偏差的概念。

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过拟合是指在训练集上误差小，测试集上误差大；欠拟合是指在训练集和测试集上误差都大。

过拟合解决办法：

  • 增加训练数据
  • 降低模型复杂度
  • 增加正则化参数
  • 采用集成学习

欠拟合解决办法：

  • 增加特征
  • 提高模型复杂度
  • 减小正则化系数

过拟合，高方差，低偏差
欠拟合，低方差，高偏差
要搞清楚原因，只需了解清楚方差和偏差的概念：
方差：方差是描述模型每次输出结果与模型输出的期望之间的误差，描述的是模型的稳定性，反映输出值的波动情况
偏差：偏差描述模型输出结果与真实值之间的误差，描述模型的拟合程度

如何理解过拟合=高方差、欠拟合=高偏差
tiaochewang219的博客
07-28 5825
欠拟合=高偏差还好理解一些，一直不太明白过拟合和高方差有什么关系，那么我们首先就要理解各种 ‘差’ 的定义 定义： 我们评价一个模型好不好，是通过测试集的数据来评价的，而不是训练集或者交叉验证集，如果在测试集上预测数据表现得不好，那么我们就说这个训练出来的模型有很大的误差。 那么误差来自于哪里呢？ 误差 = 偏差 + 方差 在不写出这个式子时，很多人可能不会察觉误差和偏差有什么区别？因此总是想当然的认为误差和偏差是一个东西，这样就会造成我们无法理解方差是什么？ 误差：在测试集上，预测值和实际值之间存在的差距
深度学习笔记: 最详尽解释欠拟合（高偏差）和过拟合（高方差）
weixin_53765658的博客
06-23 1425
欠拟合发生在模型过于简单，无法捕捉数据的基础结构时。这样的模型具有高偏差，对数据做了强假设，未能捕捉特征与目标变量之间的重要关系。过拟合发生在模型过于复杂，开始捕捉数据中的基础结构以及训练数据集中的噪声或随机波动时。这样的模型具有高方差，在训练数据上表现异常出色，但在新数据上表现不佳。
过拟合(高方差)与欠拟合(高偏差)
WaPy_优快云的博客
03-30 949
过拟合与欠拟合 1、机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对立 优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习），而泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。机器学习的目的当然是得到良好的泛化，但你无法控制泛化，只能基于训练数据调节模型。 2、优化和泛化是相关的： 训练数据上的损失越小，测试数据上的损失也越小。这时的...
【吴恩达系列-4】过拟合和欠拟合？正则化？
最新发布
2301_76723906的博客
03-24 782
过拟合就是训练的有点过了，高方差=过于敏感，模型对训练数据过于敏感，，导致在测试集上泛化能力差预测不准），导致虽然训练集上看着非常好，可是测试集上根本就预测不中，不好使。为什么高方差=过于敏感？在统计学和机器学习中，衡量的是模型预测值的变化程度。如果一个模型具有高方差，意味着它对训练数据中的微小变化非常敏感，导致预测结果波动较大。：模型在训练集上表现很好（误差很小），但在测试集上表现很差（误差很大）。：模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的，而不是数据背后的真实规律。欠拟合就是训练的不足，
过拟合、欠拟合、高偏差、高方差
jzwei023的博客
03-07 1176
过拟合 在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大 欠拟合 在训练样本和验证集上误差都教大 偏差、方差 高偏差，高方差 高偏差=欠拟合：就是对所有的数据，不管是训练集还是验证集，预测结果与真实结果都有较大的偏差 高方差=过拟合：就是训练集的时候偏差较小，但验证集上偏差较大，所以波动较大，即方差较大 ...
对模型方差和偏差的解释之一：过拟合
weixin_33766805的博客
06-28 328
原文：http://blog.youkuaiyun.com/vivihe0/article/details/33317041 在说到模型过拟合问题的时候，我们经常听说到模型的方差和偏差，本系列就通过多项式拟合为例来说明什么是模型的方差和偏差，进而说明模型复杂度与模型预测效果之间的关系。 我们通过计算机产生样本数据点来进行多项式拟合。为了能在2维平面上方便显示拟合的函数，我们的输入向量和输出向量都是1维的。...
【机器学习】过拟合和欠拟合、高偏差（High Bias）和高方差（High Variance）的区别、过拟合和欠拟合的示例以及图表表示
ya的博客
08-03 2216
在机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和随机波动，而不是潜在的真实关系。这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳；欠拟合（Underfitting）是指模型在训练数据上未能捕捉到足够的信息或模式，导致模型在训练集和测试集上都表现不佳
机器学习—算法性能—诊断法(高偏差、高方差、过拟合问题+典型例题)
柳成荫
07-26 1813
高偏差、高方差、过拟合
过拟合/欠拟合、偏差/方差
褚骏逸的学习之路
05-21 3135
目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法】过拟合参考 基本概念 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响。 噪声：描述了在当前任务上，任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。 经验误
python机器学习---模型选择3【欠拟合（高偏差）、过拟合（高方差）以及相关模型改善方法和建议】
u013344884的博客
08-05 2716
一、当模型预测未知数据效果误差巨大时，解决方法？ 当我们用已经训练好的模型来预测未知数据发现巨大误差时，下一步要做的改进模型的方法通常有六种： 1.获得更多的训练样本----解决高方差 2.尝试减少特征的数量----解决高方差 3.尝试获得更多的特征----解决高偏差 4.尝试增加多项式特征----解决高偏差 5.尝试减少归一化程度λ----解决高偏差 6.尝试增加归一化程度λ---...
理解高偏差和高方差，欠拟合 过拟合
m0_37192554的博客
12-17 2164
最早接触高偏差（high bias）和高方差（high variance）的概念，是在学习machine learning的欠拟合（under fitting）和过拟合（over-fitting）时遇到的。Andrew的讲解很清晰，我也很容易记住了过拟合-高方差，欠拟合-高偏差的结论。 最近一次和某AI大神的交谈中，他说我把高方差，高偏差的结论记反了，我还被“教育”了一番...
解决高偏差和高方差（过拟合和欠拟合）
weixin_43208003的博客
02-27 1672
获得更多的训练样本——解决高方差 尝试减少特征的数量——解决高方差 尝试获得更多的特征——解决高偏差 尝试增加多项式特征——解决高偏差 尝试减少正则化程度λ——解决高偏差 尝试增加正则化程度λ——解决高方差 ...
过拟合
qq_43152949的博客
08-26 505
偏差和方差 欠拟合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。 过拟合(overfitting)，也叫高方差(variance)。 左上：低偏差，低方差。预测结果准确率很高，并且模型比较健壮（稳定），预测结果高度集中。 右上：低偏差，高方差。预测结果准确率较高，并且模型不稳定，预测结果比较发散。 左下：高偏差，低方差。预测结果准确率较低，但是模型稳定，预测结果比较集中。 右下：...
欠拟合、过拟合、偏差、方差
weixin_30619101的博客
09-21 394
1. 基本概念 偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差：方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响。 欠拟合：模型的经验误差大，模型太简单，在训练的过程中基本没学到有价值的内容，说明模型欠拟合。 过拟合：模型学习了太多的训练样本的“个性”（经验误差小），但是对于未知的样本泛化能力差（泛化误差大）...
减少过拟合（高方差）的方法
legend_hua的博客
03-29 6102
转载自点击打开链接1、过拟合概述在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却工作不好。常用的解决过拟合的方法有：增加数据量、L1L2正则化、...
关于机器学习的偏差和方差与过拟合和欠拟合的关系
独孤东方朔的博客
10-31 1583
文章目录前言一、偏差和方差定义二、解释改善 前言 关于机器学习的偏差和方差与过拟合和欠拟合的关系 一、偏差和方差定义 偏差是衡量一个模型在训练数据集上拟合程度的 方差是衡量这个模型在不同数据集合（测试集合）上拟合程度的 二、解释 如上图 低偏差低方差表示改模型很好 低偏差高方差表明模型过拟合 高偏差低方差表明模型欠拟合 高偏差高方差表明模型欠拟合 改善 模型修改策略 过拟合：增大数据规模、减小数据特征数（维数）、增大正则化系数λ 欠拟合：增多数据特征数、添加高次多项式特征、减小正则化系数λ .
机器学习+过拟合和欠拟合+方差和偏差
u012197749的博客
04-02 8742
一、什么是过拟合？（高方差）+为什么会产生过拟合？+怎么解决过拟合？1.过拟合：就是训练时的结果很好，但是在预测时结果不好的情况。2.产生过拟合的原因：（1)   模型的复杂度太高。比如：网络太深，（2）过多的变量（特征）（3）训练数据非常少。3.如何解决过拟合？避免过拟合的方法有很多：（1）尽量减少特征的数量、（2）early stopping、（3）数据集扩增、（4）dropout、（5）正则...
机器学习中的偏差(bias)和方差(variance)
热门推荐
沉心修炼
12-21 1万+
对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理的诊断方法。采用偏差和方差这一术语来描述。
什么是过拟合什么是欠拟合
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户理解机器学习中的过拟合和欠拟合的概念及其区别。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，确保准确引用相关信息。 用户提供了三个引用：[^1]提到过拟合和欠拟合在回归问题中的处理，如正则化和特征选择；[^2]用线性回归的例子说明过拟合可能由噪声引起；[^3]则涉及偏差的概念，解释偏差与拟合能力的关系。 接下来，我需要明确过拟合和欠拟合的定义。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差，通常因为模型过于复杂，记住了噪声或细节。欠拟合则是模型在训练和测试数据上都表现不佳，因为模型太简单，无法捕捉数据中的模式。 然后，我需要区分两者的区别，可能从模型复杂度、训练和测试表现、原因及解决方法等方面展开。例如，过拟合常使用正则化、减少特征、交叉验证等方法处理，而欠拟合可能需要增加模型复杂度、特征工程等。 还要注意引用用户提供的资料。比如在解释过拟合时，可以引用[^1]提到的正则化和特征选择，以及中线性模型因噪声过拟合的例子。在讨论偏差时，引用中偏差的定义，说明欠拟合对应高偏差。 需要确保回答结构清晰，分点解释定义、区别，并给出解决方法。同时，按照用户的要求，使用正确的中文和LaTeX格式，比如变量用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不需要数学公式，但如果有的话要正确应用。 最后，生成相关问题，可能需要围绕概念、检测方法、处理策略、实际案例等展开。例如，如何检测过拟合，处理欠拟合的方法，不同算法的表现差异等。 检查是否有遗漏或错误，比如是否混淆了偏差和方差的概念。偏差确实关联欠拟合，而方差关联过拟合，这点需要准确表达。确保引用的每个点都自然融入回答中，并在句末添加引用标识。 总结步骤： 1. 定义过拟合和欠拟合，引用相关文献。 2. 对比两者的区别，包括表现、原因、解决方式。 3. 结合偏差和方差的概念，引用[^3]。 4. 生成相关问题，促进用户进一步思考。</think>### 机器学习中的过拟合与欠拟合 #### 1. **定义** - **过拟合**：模型在训练数据上表现优异（例如准确率高、误差小），但在测试数据或新数据上表现显著下降。通常因模型过于复杂，过度捕捉了训练数据中的噪声或非普遍规律[^1]。例如，在引用中，线性回归模型因噪声干扰可能在训练集上过度拟合，导致测试性能差。 - **欠拟合**：模型在训练数据和测试数据上均表现不佳，通常因模型过于简单，未能捕捉数据中的关键特征或关系。例如，用线性模型拟合非线性数据时可能出现欠拟合。 #### 2. **核心区别** | **特征** | **过拟合** | **欠拟合** | |----------------|-------------------------------|-------------------------------| | **模型复杂度** | 过于复杂（如高阶多项式、深层神经网络） | 过于简单（如线性模型） | | **训练表现** | 优异（可能接近完美） | 较差 | | **测试表现** | 显著低于训练表现 | 与训练表现相近但整体差 | | **原因** | 噪声敏感、训练数据不足 | 特征不足、模型表达能力弱 | | **典型现象** | 高方差（对数据扰动敏感） | 高偏差（偏离真实规律）[^3] | #### 3. **解决方法** - **过拟合**： - **正则化**：通过$L_1$（Lasso）或$L_2$（Ridge）惩罚项限制参数大小。 - **数据增强**：增加训练数据或添加噪声。 - **简化模型**：减少神经网络层数、降低多项式次数。 - **交叉验证**：早停法（Early Stopping）防止训练过度。 - **欠拟合**： - **增加特征**：通过特征工程引入更有意义的特征。 - **提升模型复杂度**：使用非线性模型（如决策树、神经网络）。 - **减少正则化**：降低正则化项的权重。 #### 4. **实际案例** - **过拟合**：用$y = w_1x^{10} + w_2x^9 + \dots + w_{10}$拟合少量数据点时，模型可能完美拟合训练点但无法泛化。 - **欠拟合**：用$y = w_1x + b$拟合正弦函数数据，模型无法表达曲线关系。 ---
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