欠拟合和过拟合

最新推荐文章于 2025-03-22 10:59:43 发布
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本文深入探讨了机器学习中常见的欠拟合与过拟合现象，通过分析其原因，提出了相应的解决方法。包括增加模型复杂度、减少模型复杂度、人工筛选特征、使用特征选择算法等策略，旨在帮助读者更好地理解和应对模型在训练与测试集上的表现差异。

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欠拟合：模型拟合不够，在训练集上表现效果差

过拟合：模型过度拟合，在训练集上表现好，测试集上效果差


欠拟合原因及解决方法：

1、模型过于简单-》增加模型复杂度

eg、使用线性模型拟合二次曲线数据

2、特征集过少、数据集过少、抽样数据不合理


过拟合原因及解决办法：

1、模型过于复杂-》减少模型复杂度，增加正则化项，L1范数或L2范数

2、特征选取不合理-》人工筛选特征，使用特征选择算法

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欠拟合 (Underfitting)
AI天才研究院
08-05 898
欠拟合 (Underfitting) 1.背景介绍 1.1 机器学习中的拟合问题 在机器学习领域,模型的拟合程度是衡量模型性能的重要指标。模型拟合不足或过度拟合都会影响模型的泛化能力和预测效果。欠拟合(Underfitting)就是模型
模型欠拟合和过拟合
hello.reader
07-28 1065
作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式， 而不是简单地记住了数据呢？例如，我们想要在患者的基因数据与痴呆状态之间寻找模式， 其中标签是从集合痴呆轻度认知障碍健康中提取的。因为基因可以唯一确定每个个体（不考虑双胞胎）， 所以在这个任务中是有可能记住整个数据集的。我们不想让模型只会做这样的事情：“那是鲍勃！我记得他！他有痴呆症！原因很简单：当我们将来部署该模型时，模型需要判断从未见过的患者。
【机器学习-斯坦福】学习笔记3 - 欠拟合与过拟合概念
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Maverick
09-16 1万+
欠拟合与过拟合概念 本次课程大纲： 1、  局部加权回归：线性回归的变化版本 2、  概率解释：另一种可能的对于线性回归的解释 3、  Logistic回归：基于2的一个分类算法 4、  感知器算法：对于3的延伸，简要讲   复习：  – 第i个训练样本 令，以参数向量为条件，对于输入x，输出为： n为特征数量   定义成本函数J，定义为：
模型选择，欠拟合，过拟合
weixin_34082177的博客
11-26 153
训练误差：在训练集上的表现 泛化误差：在任意一个数据样本上表现的误差 计算误差：损失函数 在机器学习中，假设每个样本都是独立同分布与整体的，于是它训练误差期望 = 泛化误差 一般情况下：由训练数据集学到的训练参数 使得 模型在训练数据集上的表现优于或等于 测试数据集上的表现 模型选择：可以选择完全不同的网络模型，也可以是不同的超参数（例如：多层感知机的隐藏层个数等等） 验证数据集：...
欠拟合（Underfitting）
数分小白.py的博客
04-04 879
欠拟合（Underfitting）的详细介绍
keras处理欠拟合和过拟合的实例讲解
09-16
在Keras中，我们可以通过多种方式来处理欠拟合和过拟合问题。 首先，我们来看一个简单的例子，这里使用了三个不同规模的模型：基础模型（Baseline Model）、小模型（Small Model）和大模型（Big Model）。这些模型...
Pytorch之欠拟合和过拟合
01-07
Pytorch之欠拟合和过拟合 ​ 　首先，我们需要区分训练误差（ training error）和泛化误差（ generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意⼀个测试数据样本上...
模型欠拟合
Labiod的博客
11-09 331
近期项目中使用了分类器和回归器。 用以回归目标边界点并判断目标值。 epoch结束了，精度还有上升趋势，loss还有下降趋势。 首先，先自己手写了一个回归网络和分类网络。 最终精度如下： epoch设定为100，BCEloss, ADM优化器优化，可以看出模型损失还在降低，精度也在上升。 但精度还没达到预期的要求，假定精度要达到95%以上，目前最高却只有86%。 此时，模型欠拟合。想办法解决问题。比如增加数据集，增长训练次数。 ...
数据分析之模型欠拟合
m0_73719108的博客
12-22 530
模型欠拟合解决方法
过拟合和欠拟合解决办法有哪些
weixin_43258017的博客
05-14 1598
1.过拟合和欠拟合解决办法有哪些 ①正则化是机器学习中最常见的过拟合解决方法，在损失函数中加入正则项来惩罚模型的参数，以此来降低模型的复杂度，常见的添加正则项的正则化技术有L1，L2正则化。 ②剪枝是决策树中一种控制过拟合的方法，我们知道决策树是一种非常容易陷入过拟合的算法，剪枝处理主要有预剪枝和后剪枝这两种，常见的是两种方法一起使用。预剪枝通过在训练过程中控制...
过拟合欠拟合
weixin_74152658的博客
03-22 469
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。
过拟合、欠拟合
qq_42413820的博客
07-06 787
过拟合(over-fitting): 其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测 试数据集中表现不佳。举个例子：假设有一个看照片识别物种的模型，训练时，你把你的大量照片输入进去进行训练。然后测试时，当输入你的照片，无论什么姿势什么造型，模型都能准确识别，咦，这是个人。当你把好朋友的照片输进去，满心等待输出人时，结果很意外，输出的不是个人。这种情况...
过拟合和欠拟合以及相对应的解决办法
lc574260570的博客
08-16 735
欠拟合：是指模型的学习能力比较低，以至于，只学到了很少的一部分信息，当进行预测的时候，会发生方差最低，和偏差较大的情况 过拟合：是指模型的学习能力比较强，以至于，直接把题给背下来了，如果考到原题，就会实现相应的预测100%，如果预测的不再训练集中，那么结果就是0. 过拟合是偏差较小，但是方差较大 上面的较小与较大是和不欠拟合也不过拟合的相比而言的，这也在某种程度上说明了，偏差 和方差是一个均...
欠拟合与过拟合
zenghongju的博客
04-11 739
欠拟合与过拟合 机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很...
什么是欠拟合和过拟合
最新发布
04-11
### 欠拟合与过拟合的概念 在机器学习领域，欠拟合和过拟合是两种常见的现象。 #### 欠拟合 欠拟合指的是模型无法很好地捕捉到数据中的模式或关系，在训练集上的表现较差，并且通常也会在测试集上表现出低性能[^2]。这种情况下，模型可能过于简单，缺乏足够的表达能力来适应数据的变化。 #### 过拟合 过拟合则是指模型在训练集上表现得非常出色，但在未见过的数据（即测试集）上却表现不佳的情况[^1]。这通常是由于模型过度学习了训练数据中的噪声或其他不重要的细节，从而失去了泛化能力。 --- ### 区分方法 要区分欠拟合和过拟合，可以通过观察模型在训练集和验证集/测试集上的表现差异来进行判断： - **欠拟合**：如果模型在训练集和测试集上的错误率都较高，则可能是欠拟合的现象[^3]。 - **过拟合**：当模型在训练集上的错误率很低甚至接近于零，而在测试集上的错误率显著升高时，则表明存在过拟合问题。 --- ### 解决方案 针对这两种情况，有不同的应对策略： #### 针对欠拟合的解决方案： 1. **增加模型复杂度**：选择更加复杂的算法结构，例如从线性回归切换至多项式回归[^4]。 2. **引入更多特征**：通过特征工程的方式加入新的变量或将现有特征进行组合处理，提升输入信息的质量。 3. **调整超参数**：适当修改一些控制模型容量大小的关键参数设置，使得其能够容纳更大的变化范围。 4. **延长训练时间**：给予网络足够多的机会去探索最佳解空间位置，直至收敛为止[^3]。 #### 针对过拟合的解决方案： 1. **正则化技术应用**：L1/L2范数约束可以有效防止权重值过大而导致偏差增大；Dropout随机丢弃神经元节点也是常见手段之一。 2. **减少自由度**：简化当前使用的架构设计，降低整体维度数目以及连接数量等操作有助于缓解这一状况的发生概率。 3. **扩充样本规模**：获取额外的真实世界实例作为补充资料源供系统反复练习使用，以此提高鲁棒性和稳定性。 4. **交叉验证机制实施**：利用K折划分法多次重复实验过程并取平均效果评估最终成果的好坏程度，进而做出合理决策。 以下是实现多项式回归的一个Python代码示例用于解决某些特定场景下的欠拟合问题: ```python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.pipeline import make_pipeline import matplotlib.pyplot as plt # 创建管道对象，指定多项式的阶次为5 degree = 5 polyreg = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression()) # 对X,y执行fit操作完成建模工作 polyreg.fit(X, y) # 可视化展示结果对比图象 plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, polyreg.predict(X), color='red', linewidth=2) plt.title(f'Polynomial Regression (Degree {degree})') plt.show() # 输出对应的均方误差数值指标衡量优劣水平高低 mse_poly = mean_squared_error(y, polyreg.predict(X)) print(f"Mean Squared Error (Polynomial Regression): {mse_poly}") ``` --- ### 结论 无论是面对欠拟合还是过拟合的问题，都需要根据具体的应用背景采取相应的措施加以改进优化。只有这样才能构建出既高效又可靠的预测工具服务于实际需求之中。 --- 问题
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