过拟合 欠拟合

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原创 2022-07-19 18:33:18 181 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
过拟合和欠拟合的形象解释 今天突然被以前同学人问到什么是机器学习中的’过拟合‘？ “过拟合就是训练的时候效果很好损失函数值可以降得很低，但是到测试数据集的时候表现就不那么好了，就是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的，可以加大数据集来进行训练，比如在图像领域可以通过拉伸旋转变换剪裁等等方式来增加训练数据集然后通过Dropout随机清零参数来避免.......“。巴拉巴拉讲了一堆，虽然我很想解释明白，但是.......总感... 阅读详情

过拟合：当在训练集上的损失函数很小，而在测试集上的损失函数很大时，两则相差很大

欠拟合：在训练集上的损失函数与测试集上的相差不大，且损失值很大

过拟合的解决方法：

调整损失函数：岭回归<L2正则化>、Lasso回归<L1正则化>或弹性回归
减少epoch数

欠拟合的解决方法：

增加batch和epoch
优化模型算法
数据样本噪声过大，清洗数据

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欠拟合、过拟合现象，及解决办法 @创建于：2022.05.27 @修改于：2022.05.27 文章目录1、过拟合与欠拟合2、欠拟合2.1 出现的原因2.2 解决的办法3、过拟合3.1 出现的原因3.2 解决的办法4. Early stopping5、Dropout6、L1 和 L2 正则化7、参考资料 1、过拟合与欠拟合 机器学习中模型的泛化能力强的模型才是好模型。对于训练好的模型： 若在训练集表现差，不必说在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致； 若模型在训练集表现非常好，却在测试集上差强人意，则这便是过拟合导致的。 过拟合 阅读详情

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过拟合和欠拟合的解释 欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况； 过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就很差，即模型的泛化能力很差。 过拟合和欠拟合产生的原因： 欠拟合(underfitting)： 模型复杂度过低 特征量过少 过拟合(overfitting)： 建模样本选取有误，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则 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 假设的模型无法合理存在，或

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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不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回归的两种关系，非线性关系的数据，也就是存在很多无用的特征或者现实中的事物特征跟目标值的关系并不是简单的线性关系。

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