解决高偏差和高方差（过拟合和欠拟合）

最新推荐文章于 2024-08-03 13:57:10 发布

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本文探讨了在机器学习中遇到的高偏差和高方差问题，并提供了实用的解决方案，包括调整特征数量、增加训练样本、引入多项式特征、调节正则化参数等，帮助读者有效提升模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

                    
                    获得更多的训练样本——解决高方差
尝试减少特征的数量——解决高方差
尝试获得更多的特征——解决高偏差
尝试增加多项式特征——解决高偏差
尝试减少正则化程度λ——解决高偏差
尝试增加正则化程度λ——解决高方差

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解决高方差问题及模型正则化(岭回归和LASSO回归)

weixin_43559498的博客

01-06

1911

一、解决高方差的通常手段： 1.降低模型复杂度 2.减少数据维度；降噪 3.增加样本数（模型太过复杂，模型中的参数非常多，而样本数不足以支撑计算出这么复杂的参数） 4.使用验证集 5.模型正则化二、模型正则化 (1)什么事模型正则化？我们之前使用多项式回归(n=100)过拟合一个样本的例子，可以看到这条模型曲线非常的弯曲，而且非常的陡峭，可以想象这条曲线的一些θ系数会非常的大。模型正则化需要做的事情就是限制这些系数的大小。 (2)模型正则化基本原理：一些需要注意的细节：对于θ的求和i是从1到n,

高偏差（Bias）Vs.高方差（Variance）- 学习曲线

weixin_36878443的博客

09-19

1418

@[TOC]高偏差（Bias）Vs.高方差（Variance）- 学习曲线 *这是一个学习总结，原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/hertzcat/article/details/80035330 如下图，横坐标m为学习样本的数量，纵坐标为模型的误差，Jcv为交叉雅正的误差，Jtrain为训练集内的误差。下图为一个高偏差情况（Bias）,此时随着训练集数量的上升，误差还是比...

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过拟合(高方差)与欠拟合(高偏差)

WaPy_优快云的博客

03-30

955

过拟合与欠拟合 1、机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对立优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习），而泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。机器学习的目的当然是得到良好的泛化，但你无法控制泛化，只能基于训练数据调节模型。 2、优化和泛化是相关的：训练数据上的损失越小，测试数据上的损失也越小。这时的...

过拟合高方差，欠拟合高偏差

吟游诗人——吟唱生命的不朽

12-28

799

过拟合是指在训练集上误差小，测试集上误差大；欠拟合是指在训练集和测试集上误差都大。 过拟合解决办法：增加训练数据降低模型复杂度增加正则化参数采用集成学习欠拟合解决办法：增加特征提高模型复杂度减小正则化系数 过拟合，高方差，低偏差欠拟合，低方差，高偏差要搞清楚原因，只需了解清楚方差和偏差的概念：方差：方差是描述模型每次输出结果与模型输出的期望之间的误差，描述的是模型的稳定性，反映输出值的波动情况偏差：偏差描述模型输出结果与真实值之间的误差，描述模型的拟合程度 ...

训练深度学习网络中当出现不好结果是高偏差与高方差的解决方案

weixin_48780159的博客

07-05

1370

偏差偏差度量了网络的训练集误差和贝叶斯误差（即能达到的最优误差）的差距。高偏差的网络有很高的训练集误差，说明网络对数据中隐含的一般规律还没有学好。当网络处于高偏差时，通常有以下几种解决方案。1. 训练更大的网络。网络越大，对数据潜在规律的拟合能力越强。2. 更多的训练轮数。通常训练时间越久，对训练集的拟合能力越强。3. 改变网络结构。不同的网络结构对训练集的拟合能力有所不同。方差方差度量了网络的验证集误差和训练集误差的差距。高方差的网络学习能力太强，把训练集中自身独有的一些特点也当作一般规律学得，

如何理解过拟合=高方差、欠拟合=高偏差

tiaochewang219的博客

07-28

5880

欠拟合=高偏差还好理解一些，一直不太明白过拟合和高方差有什么关系，那么我们首先就要理解各种 ‘差’ 的定义定义：我们评价一个模型好不好，是通过测试集的数据来评价的，而不是训练集或者交叉验证集，如果在测试集上预测数据表现得不好，那么我们就说这个训练出来的模型有很大的误差。那么误差来自于哪里呢？误差 = 偏差 + 方差在不写出这个式子时，很多人可能不会察觉误差和偏差有什么区别？因此总是想当然的认为误差和偏差是一个东西，这样就会造成我们无法理解方差是什么？误差：在测试集上，预测值和实际值之间存在的差距

机器学习—算法性能—诊断法(高偏差、高方差、过拟合问题+典型例题)

柳成荫

07-26

1822

高偏差、高方差、过拟合

高偏差和高方差是过拟合和什么

最新发布

12-31

### 高偏差和高方差与机器学习模型过拟合和欠拟合的关系 #### 欠拟合（High Bias）在机器学习中，如果一个模型表现出较高的偏差，则意味着该模型对于训练数据以及测试数据都表现不佳。这种情况通常被称为欠拟合。...

深度学习笔记: 最详尽解释欠拟合（高偏差）和过拟合（高方差）

weixin_53765658的博客

06-23

1462

欠拟合发生在模型过于简单，无法捕捉数据的基础结构时。这样的模型具有高偏差，对数据做了强假设，未能捕捉特征与目标变量之间的重要关系。过拟合发生在模型过于复杂，开始捕捉数据中的基础结构以及训练数据集中的噪声或随机波动时。这样的模型具有高方差，在训练数据上表现异常出色，但在新数据上表现不佳。

python机器学习---模型选择3【欠拟合（高偏差）、过拟合（高方差）以及相关模型改善方法和建议】

u013344884的博客

08-05

2729

一、当模型预测未知数据效果误差巨大时，解决方法？当我们用已经训练好的模型来预测未知数据发现巨大误差时，下一步要做的改进模型的方法通常有六种： 1.获得更多的训练样本----解决高方差 2.尝试减少特征的数量----解决高方差 3.尝试获得更多的特征----解决高偏差 4.尝试增加多项式特征----解决高偏差 5.尝试减少归一化程度λ----解决高偏差 6.尝试增加归一化程度λ---...

解决偏差和方差的方法

hnlg311709000526的博客

06-25

1872

我们已经知道了，什么是偏差和方差，以及什么情况下是偏差和方法，也就是说我们有了学习曲线这样的评判标准。有了评判标准，我们可以尝试一些方法，看看哪一个有助于改进学习算法，而那些是徒劳的？根据学习过的内容，我们可以得到一下六种方法，分别解决不同的问题。 1.获得更多的训练实例 ------ 解决高方差； 2.尝试减少特征的数量-------解决高方差； 3.尝试获得更多的特征-------解决高偏差； 4.尝试增加多项式特征-------解决高偏差； 5.尝试减少正则化程度 λ------解决高.

模型选择问题（高方差高偏差，过拟合欠拟合）

weixin_48993940的博客

09-03

515

如何选择 6比2比2，训练集，交叉验证集，测试集训练集得到θ，用交叉验证集选一个误差最小的，这样就省下了测试集训练集误差大，没有很好的拟合训练集，验证集误差也大，接近训练误差，就是左边的高偏差，欠拟合训练集误差小，表明对训练集拟合得很好，验证集误差大，远远大于训练误差，高方差，过拟合。区别两者主要看训练误差大不大。用这些λ（lambda）去一一最小化代价函数J（θ）就能得到这些θ在验...

高方差与高偏差的区别判断以及如何解决？

shaui541607120115的博客

11-20

2872

高方差与高偏差的区别判断以及如何解决？ 1、数据欠拟合就会出现高偏差问题，比如，一个类似二次函数的数据图像你用一次函数来表示，就会出现高偏差问题。例如见下图。欠拟合图像：这个图像数据本来是二次函数图像，却用一次函数表示就属于高偏差问题，这样的话无论数据集有多大都不会有帮助，因为本身函数的选择就是有问题的。解决方法：（1）、尝试获得更多的特征；（2）、尝试增加多项式特征；（3）、尝试减少正则化...

欠拟合、过拟合、偏差、方差

weixin_30619101的博客

09-21

400

1. 基本概念偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力。方差：方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响。欠拟合：模型的经验误差大，模型太简单，在训练的过程中基本没学到有价值的内容，说明模型欠拟合。 过拟合：模型学习了太多的训练样本的“个性”（经验误差小），但是对于未知的样本泛化能力差（泛化误差大）...

【机器学习】过拟合和欠拟合、高偏差（High Bias）和高方差（High Variance）的区别、过拟合和欠拟合的示例以及图表表示

ya的博客

08-03

2315

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了数据中的噪声和随机波动，而不是潜在的真实关系。这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳；欠拟合（Underfitting）是指模型在训练数据上未能捕捉到足够的信息或模式，导致模型在训练集和测试集上都表现不佳

理解高偏差和高方差，欠拟合 过拟合

m0_37192554的博客

12-17

2177

最早接触高偏差（high bias）和高方差（high variance）的概念，是在学习machine learning的欠拟合（under fitting）和过拟合（over-fitting）时遇到的。Andrew的讲解很清晰，我也很容易记住了过拟合-高方差，欠拟合-高偏差的结论。最近一次和某AI大神的交谈中，他说我把高方差，高偏差的结论记反了，我还被“教育”了一番...

方差和偏差与 过拟合和欠拟合

Love-Coding

01-08

4972

Variance and Bias

过拟合

qq_43152949的博客

08-26

515

偏差和方差欠拟合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。 过拟合(overfitting)，也叫高方差(variance)。左上：低偏差，低方差。预测结果准确率很高，并且模型比较健壮（稳定），预测结果高度集中。右上：低偏差，高方差。预测结果准确率较高，并且模型不稳定，预测结果比较发散。左下：高偏差，低方差。预测结果准确率较低，但是模型稳定，预测结果比较集中。右下：...

高偏差和高方差、欠拟合和过拟合——验证你模型的拟合情况

Tempest_XY

01-23

475

图片源自图片右下角：）可以验证你模型的拟合情况