过拟合 vs 欠拟合

最新推荐文章于 2023-04-27 12:07:14 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 机器学习
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人工智能概念，描述建立预测模型时，选择的条件太过精细 - 过拟合，还是太过宽泛 - 欠拟合。

过拟合状况下，未知情况必须与记录的情况背景非常相似，才能做出预测。

欠拟合状况下，条件和预测结果的相关度可能不够高，导致预测结果不准确。

比如： 

过拟合 - 西边的山脚下门前有小河有100多户人家的小村庄，喜欢买辣条

欠拟合 -  女的都胆小

过拟合和欠拟合
MYHuge的博客
09-23 556
过拟合和欠拟合过拟合（overfitting)产生原因解决办法欠拟合（underfit）产生原因解决办法判定 过拟合（overfitting) 过拟合指的是模型在训练集上表现的很好，但是在训练集外的数据集上（e.g.,交叉验证集和测试集）表现一般，也就是说模型对对新数据的预测表现一般，泛化（generalization）能力较差。 产生原因 a.训练数据过少或存在噪音,无法对整个数据的分布进行估计...
机器学习----过拟合和欠拟合 实例+效果图详解
SOARING
06-14 1万+
前言 使用多项式回归 可能出现的问题：过拟合和欠拟合 过拟合（Over Fitting）：算法所训练的模型过多的表达了数据间的噪音关系 。 就是太过于细节了！ 欠拟合（Under Fitting）：算法所训练的模型不能完全表述数据关系。 就是太笼统了！ 上手实践 线性回归： x=np.random.uniform(-3,3,size=100) #生成x特征 -3到3 100个 ...
机器学习之过拟合和欠拟合
日常bug
12-04 5214
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容之过拟合和欠拟合。对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树等特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，往往可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量往往并非重点，质量才是，总之强特最重要。 能否挖掘出强特，还在于对数据本身以及具体
深度学习2.0-24.过拟合与欠拟合
柳杰的博客
10-11 135
文章目录1.欠拟合2.过拟合3.总结 1.欠拟合 2.过拟合 3.总结
什么是人工智能领域的过拟合和欠拟合
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
04-27 680
过拟合的模型具有较高的方差（variance），这意味着它们在不同数据集上的预测结果可能具有较大的差异。选择合适的模型：选择一个适当的模型是非常重要的。低偏差高方差：模型的预测结果与真实结果之间存在较大的方差，即模型的预测结果具有较高的波动性，而且对训练集的拟合非常好，但对测试集的预测表现不佳。浪费时间和资源：在过拟合的情况下，模型可能会过度关注训练集中的细节信息，从而浪费大量时间和计算资源，对实际应用的效果不佳。简化模型：通过简化模型结构或减少模型参数，可以降低模型的复杂度，减少过拟合的可能性。
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...
过拟合、欠拟合
01-20
过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差，模型在训练集合上表现的误差。 泛化误差 ，模型在任意一个数据集上表现出来的误差的期望。 过拟合，模型训练误差远小于在测试集上的误差。 欠拟合 ，模型无法在训练集...
过拟合、欠拟合学习笔记
01-06
一类是欠拟合，另一类是过拟合. 1.欠拟合 模型无法得到较低的训练误差，将这一现象成为欠拟合. 2.过拟合 模型的训练误差远小于它在测试集上的误差，称这一现象为过拟合. 可能导致这两种拟合问题的因素有很多，比如...
动手学习深度学习|过拟合、欠拟合及其解决方案
01-20
然而，学习过程中常常会遇到两个关键问题：过拟合和欠拟合。本文将深入探讨这两个概念以及相应的解决方案。 首先，过拟合和欠拟合是机器学习模型在训练过程中表现不佳的两种情况。过拟合是指模型在训练集上表现极好...
过拟合与欠拟合（动手学深度学习）
01-20
过拟合和欠拟合是机器学习中常见的两种问题，它们反映了模型在训练集和测试集上的表现差异。过拟合是指模型在训练数据上表现极好，但在未见过的数据（如测试集）上表现差，这是因为模型过于复杂，过度学习了训练数据...
什么是过拟合、欠拟合现象以及如何缓解？
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Mike_honor的博客
07-18 1万+
在讲解之前，小编必须先陈述这样一个客观事实，就是在模型训练过程中，过拟合或者欠拟合现象基本上可以看作是一个必然会发生的事件，因为我们将不同算法模型应用在同一种数据上构建某一类策略时，最终会挑出表现最好的算法模型，无论这个技术复杂与否，这个过程本身就在过拟合。挑出来的算法模型比其它模型更好，很可能是因为它对样本数据内的噪音刻画的更精准，而非发现了一些被其他策略忽视到的真实存在于数据之间的因果关系。总之，过拟合或者欠拟合现象在模型训练过程中是不可避免的，但是可以通过一些方法缓解这种现象的发生。.........
过拟合的原因和解决方法
左手coding，右手cooking
03-30 1万+
过拟合的原因 1、数据量太小 这个是很容易产生过拟合的一个原因。设想，我们有一组数据很好的吻合3次函数的规律，现在我们局部的拿出了很小一部分数据，用机器学习或者深度学习拟合出来的模型很大的可能性就是一个线性函数，在把这个线性函数用在测试集上，效果可想而知肯定很差了。 2、训练集和验证集分布不一致 训练集训练出一个适合训练集那样分布的数据集，当你把模型运用到一个不一样分布的数据集上，效果肯定大打折扣。这个是显而易见的。 3、模型复杂度太大 在选择模型算法的时候，首先就选定了一个复杂度很高的模型，然后
过拟合VS欠拟合、偏差VS方差
dili8870的博客
03-23 526
1. 过拟合 欠拟合 过拟合：在训练集（training set）上表现好，但是在测试集上效果差，也就是说在已知的数据集合中非常好，但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多，造成这样的原因是考虑影响因素太多，超出自变量的维度过于多了； 欠拟合：模型拟合不够，在训练集（training set）上表现效果差，没有充分的利用数据，预测的准确度低； 高阶多项式回归的过拟合与欠拟...
过拟合和欠拟合的原因解决方法
u012019029的博客
04-20 7634
1.       Overfitting 定义：在训练集上表现良好，在测试集上表现糟糕 产生原因：        1.训练集和测试集特征分布不一致        2.数据噪声太大        3.数据量太小        4.特征量太多        5.模型太过复杂解决方法：        1.减少特征数量        2.正则化        3.增大样本训练规模        4.简化模...
搞懂过拟合和欠拟合（原因及解决方法）
weixin_43786241的博客
04-26 6654
目录1. 简介1.1定义1.2 举例1.2.1 回归算法中1.2.2 分类问题中2. 解决方法2.1 原因2.2 解决方法         在监督学习中，例如回归和分类，通常有两种情况下生成的模型不能很好地拟合数据：过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）。 1. 简介 1.1定义 要很好的理解过拟合和欠拟合，就必须先理解什么...
一篇文章,带你明白什么是过拟合,欠拟合以及交叉验证
Er8cJiang的博客
03-25 9426
误差模型：过拟合，交叉验证,偏差-方差权衡作者Natasha Latysheva;Charles Ravarani 发表于cambridgecoding介绍  在本文中也许你会掌握机器学习中最核心的概念:偏差-方差权衡.其主要想法是,你想创建尽可能预测准确并且仍能适用于新数据的模型(这是泛化).危险的是,你可以轻松的在你制定的数据中创建过度拟合本地噪音的模型,这样的模型是无用的,并且导致弱泛化能力
欠拟合与过拟合及其解决方法
weixin_41611054的博客
05-18 8155
一、欠拟合（Underfitting） 模型在训练数据上不能获得很好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好的拟合数据，这种现象称为欠拟合，即高偏差（high bias）。(模型过于简单) 原因：模型不够复杂、拟合函数的能力不足，学习到的有用特征太少，导致拟合的函数无法满足训练集。 二、过拟合（Overfitting） 模型在训练数据上能够获得很好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好的拟合数据...
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