欠拟合和过拟合

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

转载于:https://www.cnblogs.com/yan456jie/p/5369409.html

### 拟合过拟合的概念 在机器学习领域,拟合过拟合是两种常见的现象。 #### 拟合 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 要区分拟合过拟合,可以通过观察模型在训练集验证集/测试集上的表现差异来进行判断: - **拟合**:如果模型在训练集测试集上的错误率都较高,则可能是拟合的现象[^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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