过拟合和欠拟合

最新推荐文章于 2022-11-17 09:15:52 发布
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分类专栏： 统计学 文章标签： 过拟合
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本文深入探讨了过拟合和欠拟合的现象，包括它们的原因及解决方法。过拟合表现为训练集表现好但测试集不佳，可能由样本单一、正负样本不平衡、异常点过多或模型复杂度过高引起。解决方案包括增加数据量、调整样本比例、控制模型复杂度等。欠拟合则表现为训练集和测试集表现均差，可能是模型过于简单。应对策略是增强模型复杂度或增加数据。核心在于平衡模型的偏差和方差，以提高泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

拟合

实际就是数学模型

一:过拟合

训练集表现好,但是测试集表现不佳,即泛化性能差(泛化误差)

原因:

1.样本单一

2.正负样本比例不协调

3.异常点太多

4.模型越来越复杂

解决方式:

1.如果是样本单一,可以增加训练的数据集

2.如果是正负样本不协调,可以通过配比权重解决

如何防止过拟合:

1.最根本的可以通过扩大数据量

2.nlp拆解语句组成新的数据集

3.控制模型复杂度

​ 3.1 随机森林可以控制树的复杂度

​ 3.2 正则化/集成学习

​ 3.3 减少训练次数,早点结束训练

二:欠拟合

训练集和测试集都表现不佳,即模型学习能力不佳(训练误差)

原因:

模型太烂

解决方法:

好好训练,增加特征或者数据量进行重新训练

三:方差和偏差的较量

从数学的角度,过拟合和欠拟合是方差和偏差的较量

偏差大偏差小
方差大模型不适合这个数据集
换模型		过拟合
模型很复杂
对训练数据集预测很准
对测试数据集预测很糟糕
方差小欠拟合
模型相对较简单
预测不稳定,且对所有的数据集预测都不太准确		泛化和误差小,属于理想的模型
关于过拟合和欠拟合
weixin_39766667的博客
01-16 488
过拟合意味着模型对训练数据过度拟合，导致在未见过的数据上表现不佳如果训练损失和验证损失都很高且下降缓慢，可能是欠拟合。这可能意味着模型过于简单，无法很好地拟合数据。
欠拟合与过拟合
qq_58317437的博客
09-16 587
欠拟合：泛化能力差，训练样本集准确率低，测试样本集准确率低。 过拟合：泛化能力差，训练样本集准确率高，测试样本集准确率低。
机器学习 模型的评估与选择-欠拟合与过拟合
weixin_57038791的博客
11-15 535
欠拟合训练误差较大，模型过于简单，没有较好的数据拟合能力。 过拟合训练过度使泛化能力下降，模型过于复杂，导致数据的学习过于模糊。
过拟合与欠拟合的对比总结
weixin_45575229的博客
08-19 1774
过拟合与欠拟合是机器学习模型中的常见现象，熟练识别这两种状况并及时调整训练策略对ml新手来说有一定的挑战，且解决这两种状况的方法较多，故做此总结。 过拟合 过拟合是指模型复杂度较大，过度拟合训练集导致模型训练误差小、泛化误差大的现象。从偏差与方差的角度上看，过拟合指模型在训练集中的输出偏差小、方差大。在机器学习模型训练过程中，若出现训练集上由loss值、AUC、准确率等指标表示的模型性能很好，而验证集或测试集上模型性能却较差则为过拟合。 过拟合解决方法 从数据层面上说：可以通过上采样、GAN等增加数据量，改
【深度学习笔记】过拟合与欠拟合
RealCoder的博客
07-25 912
过拟合简答来说即模型在训练集上错误率较低，但在未知数据（包括测试集）上错误率很高。 欠拟合简单来说是模型不能很好的拟合训练集，在训练集上就已经错误率较高。 模型复杂度是影响拟合的一个因素。模型复杂度较低就会出现欠拟合的现象。模型复杂度较高，导致与训练集拟合非常好，模型参数训练出来是十分适合训练集的，可能出现过拟合的现象。 影响欠拟合和过拟合的另⼀个重要因素是训练数据集的大小。⼀般来说，如果训练数据集中样本数过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少时，过拟合更容易发生。此外，泛化误差不会随训练数据集⾥样本
模型选择，欠拟合，过拟合
菜鸡小陈的博客
08-16 135
这节主要理解一些知识点，代码没有怎么仔细看。 1.训练误差和泛化误差 首先区分训练误差（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表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 2....
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...
过拟合和欠拟合的形象解释
热门推荐
爱吃冰淇凌的羊驼
03-19 7万+
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...
[机器学习] 一文了解欠拟合与过拟合
qq_52878933的博客
04-13 1466
机器学习中的欠拟合与过拟合的概念介绍。
欠拟合和过拟合简介
gz7seven
07-22 4897
欠拟合和过拟合简介 机器/深度学习的基本问题是利用模型对图像、语音、数字等数据进行拟合。学习的目的是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。 在进行如下讲解之前先简单地介绍几个概念：模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器与深度学习的目标。过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果。 “欠拟合”的主
欠拟合和过拟合的一般解决方法
weixin_30247307的博客
05-25 776
简单来说，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大不如意了，即模型的泛化能力很差。欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中的难题，在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡，使得模型不仅在训练集上表现良好，在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。下面对解决欠拟合和过拟合的一般方法作一总结，说明大致的处理方向，具体应用还得结合实际...
深度学习中欠拟合和过拟合的比较
c_daofeng的博客
05-19 818
1、深度学习中欠拟合的解决方法：扩充训练集的特征种类使用更加复杂的模型减少正则化的参数2、深度学习中过拟合的解决方法：数据增强提前终止训练过程采用正则化DropoutBatch Nomalization...
简析过拟合与欠拟合
nini_coded的博客
02-10 5303
欠拟合与过拟合问题是机器学习中的经典问题，尽管相关的讨论和预防方法非常多，但目前在许多任务中仍经常会出现过拟合等问题，还没有找到一个十分通用、有效的解决方法。不过总体上看，现在人们常用的一些很简洁的方法基本上能够较好地解决欠拟合与过拟合问题，总结如下。 欠拟合与过拟合的概念的成因比较简单，观点统一，这里不再介绍。现在常用的判断方法是从训练集中随机选一部分作为一个验证集，采用K折交叉验证的方式，用...
欠拟合和过拟合以及如何选择模型
weixin_44023658的博客
07-27 1328
模型选择、欠拟合和过拟合 在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中，我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢？ 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，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表现出的误差的
过拟合和欠拟合的区别
weixin_42620513的博客
02-24 1067
过拟合：其实就是训练的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，（训练时过于苛刻，比较挑剔）。 解决方案：增大网络规模；扩大训练集；正则化 欠拟合：可能训练样本被提取的特征比较少，导致训练出来的模型不能很好地匹配，表现得很差，甚至样本本身都无法高效的识别。（训练时不认真，要求不严格） ...
机器学习算法——线性回归的详细介绍 及 利用sklearn包实现线性回归模型
Ma Sizhou
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目录1、线性回归简介1.1 线性回归应用场景1.2 什么是线性回归1.2.1 定义与公式1.2.2 线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1 线性回归API2.2 举例2.2.1 步骤分析2.2.2 代码过程3、线性回归的损失和优化3.1 损失函数3.2 优化算法3.2.1 正规方程（1）什么是正规方程（2）正规方程求解举例3.2.2 正规方程的推导**推导方式一**：**推导方式二**：3.2.2 梯度下降(Gradient Descent)（1）什么是梯度下降（2）梯度的概念（3.
【机器学习】欠拟合与过拟合总结
wzk4869的博客
11-17 1789
【机器学习】欠拟合与过拟合总结
怎么判断过拟合和欠拟合
最新发布
03-26
### 如何检测和区分机器学习中的过拟合与欠拟合 在机器学习领域，过拟合和欠拟合是常见的两类问题。为了有效识别这些问题，可以采用多种方法来评估模型性能。 #### 学习曲线分析 一种常用的方法是通过绘制 **学习曲线** 来观察模型的表现。学习曲线展示了随着训练数据量的变化，模型在训练集和验证集上的误差变化趋势[^1]。 - 如果模型在训练集上表现良好但在验证集上表现较差，则可能表明存在过拟合现象。 - 若模型在训练集和验证集上的误差均较高，则可能是欠拟合的结果。 #### 偏差与方差分解 另一种视角是从偏差和方差的角度出发。当模型表现出较大的偏差时，通常意味着它未能充分捕捉数据中的模式，这通常是欠拟合的标志；而较高的方差则表示模型对噪声过于敏感，这是典型的过拟合特征[^2]。 #### 数据分布比较 还可以通过对训练数据和测试数据之间的分布差异进行对比来辅助判断。如果模型仅能很好地适应训练数据而在新数据上泛化能力不足，则说明可能存在过拟合问题[^3]。 以下是基于上述理论的一个简单代码实现用于生成并可视化学习曲线： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.linear_model import LogisticRegression def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, n_jobs=-1, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)): plt.figure() plt.title(title) if ylim is not None: plt.ylim(*ylim) plt.xlabel("Training examples") plt.ylabel("Score") train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve( estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs, train_sizes=train_sizes) train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1) plt.grid() plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r", label="Training score") plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score") plt.legend(loc="best") return plt # Example usage with logistic regression model X, y = ... # Your dataset here plot_learning_curve(LogisticRegression(), "Learning Curve", X, y, cv=5).show() ``` 此脚本可以帮助直观地看到不同大小样本下模型的学习效果，从而帮助诊断是否存在过拟合或欠拟合状况。
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