过拟合和欠拟合

已于 2022-10-13 21:18:49 修改
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分类专栏： 深度学习模型预测 python 机器学习 文章标签： 算法 机器学习 人工智能
于 2022-10-13 21:17:56 首次发布
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版权

错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例

精度：1-错误率

误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异

训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差

泛化误差：学习器在新样本上的误差

过拟合

定义：在训练集上表现好，在测试集上表现差，模型的泛化性能低。（学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质）

原因：学习能力过于强大，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。

解决：降低模型复杂度，特征降维、加入噪声

欠拟合

定义：对训练样本的一般性质尚未学好，训练集和测试集表现都不好。

原因：学习能力低下

解决：决策树学习中扩展分支；神经网络学习中增加训练轮数等。

（自学笔记，待完善）

如何处理模型的过拟合和欠拟合问题
andsll的专栏
11-09 1671
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
01-16 466
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
12-15 661
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 1281
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
03-03 415
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 4985
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
06-14 761
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-过拟合和欠拟合
fj1024的博客
06-24 253
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。
深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合
水滴的博客
05-15 2334
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。
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...
HOT100 （哈希&双指针）
2301_80551759的博客
05-14 397
哈希&双指针
算法刷题-动态规划之区间DP
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05-12 1098
今天是最后一天的区间dp，明天博主将给大家带来新的篇章。1.
LeetCode 513 找树左下角的值 LeetCode 112 路径总和 LeetCode106 从中序与后序遍历序列构造二叉树
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05-12 873
中序遍历 + 前序/后序遍历 可以 确定一个唯一的二叉树。必须有中序遍历的存在。而前序遍历+后序遍历无法确认。前序遍历：中左右后序遍历：左右中根据前序遍历和后序遍历的特性，我们只能唯一确定根节点，但无法从前序遍历和后序遍历划分出左右。例子如下：上面这两颗树的前序遍历都为[ 1, 2, 3] ，后序遍历为[3, 2, 1]
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11。
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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