过拟合、欠拟合

最新推荐文章于 2025-03-31 18:16:19 发布
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分类专栏： 夯实-机器学习 文章标签： 机器学习 过拟合 欠拟合
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32623363/article/details/113274277
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本文详细解释了过拟合与欠拟合的概念及其解决办法，过拟合表现为训练集误差小而测试集误差大，可通过增加训练数据、降低模型复杂度等方法解决；欠拟合表现为训练集与测试集误差均大，可通过增加特征、提高模型复杂度等方法解决。

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

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（增加样本会降低模型方差）
• 降低模型复杂度
• 增加正则化参数
• 采用集成学习
• 使用dropout
• 提前停止
• BatchNormalization

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

神经网络训练欠拟合解决方法_模型评价——训练误差与测试误差、过拟合与欠拟合、混淆矩阵...
weixin_35977444的博客
01-25 3403
模型评价的内容较多，所以会分为两篇文章来写。这篇文章主要涉及训练误差与测试误差，过拟合与欠拟合，混淆矩阵。首先分享一点点经验，在实际应用中，我们往往无法找到标准的评测集，因此我们一般会迭代地进行评测，在每次评测后，应该保留校对结果作为标准测试集，这样在后续迭代中，就可以使用这份不断增加的测试集来计算评价指标了。训练误差与测试误差 在拿到一份已标注数据集后，一般将它按照...
过拟合欠拟合及其解决方案 pytorch
02-13
过拟合、欠拟合及其解决方案，内容： 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减 3. 丢弃法 总结 欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差 过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大
机器学习笔记：过拟合与欠拟合
DU_YULIN的博客
09-15 581
文章目录前言过拟合与欠拟合参考资料 前言 今天复习机器学习基础知识，关于过拟合和欠拟合有段比喻感觉很不错，让人印象深刻，这里分享给大家。 过拟合与欠拟合 过拟合与欠拟合现象就如同我们在过往经历上花费的精力，如果我们对过往的细节过分追究势必需要花费很大的精力，那我们很可能深陷其中，反而对未来充满畏惧（过拟合）；如果我们不在乎过去，不善于总结，那不论是过去还是未来，那势必不会很如意（欠拟合）。 这里顺便说下个人理解： 过拟合，就是在训练数据集上误差小，但是在测试数据集上误差大； 欠拟合，就是在训练数据集上误
过拟合是什么情况？
最新发布
xioayanran123的博客
03-31 382
过拟合（Overfitting）是机器学习中的一种常见问题，指模型在训练数据上表现过于优秀，但在新数据（测试数据或实际应用）中表现显著下降的现象。简单来说，模型“死记硬背”了训练数据的细节（包括噪声和随机波动），却未能真正理解数据的核心规律，导致泛化能力差。在实际项目中，需通过交叉验证、监控学习曲线、调整超参数等手段动态优化模型，确保其既能在训练数据上有效学习，又能适应未知数据的挑战。• 解决：加入数据增强（旋转、模糊背景），使用预训练模型（如ResNet）减少参数依赖。若两者差距持续扩大，则可能过拟合。
【ML】欠拟合和过拟合的一些判别和优化方法（吴恩达机器学习笔记）
大胡子老哥的博客
11-14 230
欠拟合、过拟合的一些判别和优化方法
模型的欠拟合与过拟合及其解决方法
LJYPython的博客
09-12 1523
模型的欠拟合与过拟合及其解决方法
欠拟合和过拟合——机器学习
智的博客
05-19 1749
欠拟合和过拟合一. 定义二 .过拟合2.1 正则化三. 欠拟合四. 维灾难 通俗理解：通过判断一个高级物种是不是人类来进行解决的，通过学习有眼睛，有鼻子有嘴巴就是人类，结果出来一只猫我们也判断是人类，那么这就叫欠拟合，然后我们在训练，接下来在添加皮肤是黄色的就是人类，结果过来一个非洲大哥，判断为不是，这就是过拟合 一. 定义 过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训练数据上
过拟合欠拟合及其解决方案
01-07
过拟合欠拟合及其解决方案 模型在训练数据集上准确，测试数据集上不一定更准确 训练误差和泛化误差 训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。常常...
过拟合欠拟合及其解决方案、梯度消失梯度爆炸、循环神经网络进阶
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一、过拟合欠拟合及其解决方案 我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的...
深度学习基础3——过拟合欠拟合、梯度消失与梯度爆炸、常见循环神经网络
01-20
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过拟合的原因以及如何解决
qq_31267769的博客
06-07 4972
如何判断过拟合？ 简单来说就是当模型在训练集上的表现效果非常好，并且远好于在测试集上的表现效果，那基本就是过拟合了。如果在训练集上表现都不好，很可能是欠拟合，，， 过拟合的原因？ 1. 数据特征过多，而数据量不足。对于回归类的算法而言，特征越多意味着参数数量越多，模型也就越复杂，而相比之下如果数据量不足会导致过拟合，也就是模型复杂度与数据量不匹配。 2. 训练集和测试集的数据特征、分布不够相似，这一点根本原因也是训练集过小，在总体样本中，训练集和测试集只占很小一部分，这就导致很难保证训练集和测试集与
欠拟合、过拟合及其解决方法
jay463261929的博客
03-07 9497
转载：http://blog.youkuaiyun.com/willduan1/article/details/53070777 在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了，这个问题也在学术界讨论的比较多。（之
深度网络的过拟合问题讨论
黄佳俊的博客
05-21 1416
1.问题背景 最近在做深度学习实验的时候，遇到了一个棘手的问题，就是大家熟知的“过拟合”，直观的表现在图中。分析来说就是在拟合训练集的时候可以很好的实现深层网络，损失小，准确率高(我这里可以达到99.99%)。然而，测试集的损失非常大，准确性在相对较低的范围内波动(在我的情况下为70%-80%)。并非如文中所述，测试集的损失随着迭代次数的增加而减少，而是精度随着迭代次数的增加而增加。 如果你看不出上图有什么问题，我就放一张理想状态下的结果图来对比一下(如下图粗线所示)，不过大概意思在那里。随着迭代次
如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合
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GL3_24的博客
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可以通过查看训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。通过衡量训练集和验证集的误差就可以得出不同结论。 1.欠拟合： 假定训练集误差是 15%，验证集误差是 16%。这样则说明算法并没有在训练集中得到很好的训练，如果训练集数据的拟合度不高，就是数据欠拟合，就可以说这种算法偏差比较高。也就是我们说的没有训练好。 相反，它对于验证集产生的结果是合理的，验证集中的错误率只比训练集的多了 1%，所...
神经网络过拟合的判断与解决
ronwu的博客
07-21 6882
关于过拟合是源于模型对于数据的适配性的问题。如果模型容易拟合比较震荡的函数而且数据的随机误差比较大，这个时候就容易发生过拟合现象。
训练过程中过拟合和欠拟合及处理方法
前进ing的博客
03-16 7019
如果发现训练集Loss低，测试集Loss高，则是过拟合了 如果训练的效果不好，大多数情况下，可以是以下两种问题中的一种：高偏差（high bias，欠拟合）问题；高方差（high variance）问题。训练集Loss低，测试集Loss高基本上是过拟合的问题。处理方法如下： 将数据分为三部分，60%为训练集，20%为Cross Validation （CV），20%为测试集。 如果把test作...
为什么训练集效果不如测试集
weixin_42577735的博客
02-16 3829
在机器学习中，训练集是用来训练模型的数据集，而测试集是用来评估模型性能的数据集。通常情况下，训练集的效果应该优于测试集，因为模型是使用训练集进行训练的，它应该在训练集上表现得比在测试集上好。 但如果训练集的效果不如测试集，这可能是由于以下几个原因导致的： 过拟合(overfitting)：模型在训练集上表现得非常好，但在测试集上表现得不好，这是因为模型过于复杂，过度拟合了训练集数据，无法泛化到新...
如何判断过拟合欠拟合
03-12
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何检测和区分机器学习中的过拟合和欠拟合现象。首先，我需要回忆一下相关的知识，确保自己理解正确。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，而欠拟合则是模型在训练和测试数据上都表现不佳。接下来，我得想想用户可能需要的具体信息，比如如何检测这两种情况，以及区分它们的方法。 根据用户提供的引用内容，引用[1]提到过拟合和欠拟合的概念，以及如何区分，比如训练集和测试集的表现差异。引用[2]指出当训练误差和交叉验证误差相近时可能是欠拟合，这应该属于偏差问题。引用[3]和[4]详细描述了过拟合和欠拟合的定义、表现和解决方法。我需要整合这些信息，形成有条理的回答。 首先，我应该明确过拟合和欠拟合的定义，然后介绍检测方法，比如观察学习曲线、误差分析、交叉验证等。用户可能想知道具体的步骤和指标，所以需要详细说明每个方法的操作方式和结果解读。例如，学习曲线中，过拟合表现为训练误差低但验证误差高，而欠拟合则是两者都高。同时，交叉验证可以帮助判断模型的泛化能力。 另外，用户可能还关心如何区分两者，比如通过误差值的比较，或者模型复杂度的影响。需要提到当训练误差和测试误差都很高时是欠拟合，而训练误差低但测试误差高则是过拟合。同时，引用中的内容提到，当训练集和交叉验证集误差相近时属于欠拟合，这可能是因为模型太简单，无法捕捉数据中的模式。 还需要考虑实际应用中的例子，比如在回归问题中使用不同次数的多项式拟合，低次可能导致欠拟合，高次可能导致过拟合。这样用户可以通过具体案例更好地理解概念。 可能还需要提到一些解决方法，虽然用户的问题主要是检测和区分，但简要提及解决方法可以增强回答的全面性。比如正则化处理过拟合，增加特征处理欠拟合，但根据用户的问题，这部分可能需要点到为止，避免偏离主题。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，每个检测方法单独列出，并引用对应的文献支持，这样用户能明确知道信息出处。同时，生成的相关问题要围绕检测方法、案例分析、误差指标展开，帮助用户进一步探索。 需要检查是否有遗漏的关键点，比如早停（early stopping）可能导致欠拟合，或者数据量不足的影响。根据引用[1]，早停属于欠拟合的一种情况，所以应该在回答中提到。同时，引用[4]提到特征数量过多或过少的影响，这也需要在检测方法中涉及，比如特征分析。 总结来说，回答的结构应该是： 1. 定义过拟合和欠拟合 2. 检测方法（学习曲线、误差分析、交叉验证、早停检查、特征分析） 3. 区分方法（比较训练和测试误差，模型复杂度） 4. 实际案例说明 5. 解决方法简介 确保每个部分都引用正确的文献，并且语言简洁明了，符合用户要求的中文回答，数学公式用$...$格式，独立公式用$$...$$。例如，在解释学习曲线时，可能需要提到训练误差和验证误差的变化，用公式表示误差的变化趋势。 现在需要将这些思考整理成自然流畅的回答，分步骤解释，并附上相关问题。同时，检查是否符合用户给出的系统级指令，如LaTeX格式正确，引用标识正确添加在引用内容末尾。</think>### 如何检测和区分机器学习中的过拟合与欠拟合 #### 一、定义回顾 1. **过拟合**：模型在训练集上表现优秀（训练误差低），但在测试集上表现差（测试误差高），通常因模型复杂度过高或学习到噪声导致泛化能力差[^1][^3][^4]。 2. **欠拟合**：模型在训练集和测试集上表现均不佳（训练误差和测试误差都高），通常因模型过于简单或训练不充分导致无法捕捉数据规律[^4]。 #### 二、检测方法 1. **学习曲线分析** - **过拟合**：训练误差远低于验证误差，两者之间存在明显差距，例如训练误差为$0.1$，验证误差为$0.8$[^2]。 - **欠拟合**：训练误差和验证误差均较高且接近，例如两者均在$0.7$以上[^2]。 - 学习曲线示例如下： $$训练误差(t) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2$$ $$验证误差(v) = \frac{1}{M}\sum_{j=1}^{M}(y_j - \hat{y}_j)^2$$ 2. **误差指标对比** - 若训练误差低但测试误差高 → **过拟合**（例如：训练误差$0.05$，测试误差$0.5$）[^4]。 - 若训练误差和测试误差均高 → **欠拟合**（例如：两者均$>0.6$）。 3. **交叉验证** 通过$k$折交叉验证观察模型在不同数据子集上的稳定性： - 过拟合模型在不同子集上表现波动大（方差高）[^3]。 - 欠拟合模型在所有子集上表现稳定但较差（偏差高）。 4. **早停检查** 若模型在训练早期（例如第10轮迭代）验证误差开始上升，继续训练可能导致过拟合；若训练过早停止（例如第5轮迭代），可能因欠拟合未充分学习[^4]。 5. **特征与复杂度分析** - 过拟合常伴随高复杂度（如高阶多项式回归、深度神经网络）或过多冗余特征[^3]。 - 欠拟合常因特征不足（如用线性模型拟合非线性数据）或模型过于简单。 #### 三、实际案例说明 以多项式回归为例： - **欠拟合**：用一次多项式拟合正弦函数，训练误差和测试误差均较高[^3]。 - **过拟合**：用十次多项式拟合少量数据点，训练误差接近$0$，但测试误差显著升高。 #### 四、解决方法简述 1. **过拟合**：正则化（如L1/L2正则）、减少特征数量、增加数据量。 2. **欠拟合**：增加特征、提升模型复杂度、延长训练时间[^1]。 ---
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