过学习 overfitting

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过学习，也称为过度拟合，发生在模型过于复杂导致在独立验证数据上的预测误差显著高于校准数据时。理想的模型应在剩余干扰误差和估计误差之间取得平衡。模型的最优复杂度高度依赖于校准数据集的大小和质量。对于噪声大且数据量有限的集合，简单模型能防止过学习，而对噪声小的大数据集，更复杂的模型可能更优。寻找每个数据集的最优模型复杂度是一项挑战，涉及防止过拟合和欠拟合的问题，这不仅影响神经网络，也影响多种多元校准算法。

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过学习 Overfitting 

【原文】http://www.frank-dieterle.de/phd/2_8_1.html

The best measure for the generalizing ability is the error of prediction of as many independent separate validation data as possible. According to figure 2 the error of prediction is composed of two main contributions, the remaining interference error and the estimation error [39]. The interference error is the systematic error (bias) due to unmodeled interference in the data, as the calibration model is not complex enough to capture all the interferences of the relationship between sensor responses and analytes. The estimation error is caused by modeling measured random noise of various kinds. The optimal prediction is obtained, when the remaining interference error and the estimation error balance ea

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过拟合(Overfitting)：深入剖析过拟合的根源与解决之道
AI天才研究院
08-09 1517
目前,超参数调优和最优模型结构搜索还需要较多人工参与,未来可能出现更多自动化的调参和搜索算法,自适应地权衡模型性能和复杂度。
过拟合 (Overfitting)
AI架构师小马
10-08 837
1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习中，我们通常希望训练一个模型，能够很好地预测新的数据。然而，在训练过程中，我们可能会遇到一个问题，即模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。这种现象被称为过拟合 (Overfitting)。 过拟合是机器学习中一个常见的问题，它会导致模型在
机器学习－过拟合 (Overfitting)
qq_27623521的博客
09-11 874
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Andrew NG 机器学习听课笔记（2）——过学习与欠学习，最小二乘的概率意义、logistic回归...
weixin_34280237的博客
11-20 801
本文是Andrew NG先生机器学习公开课第二课的听课笔记，由于csdn中对mathtype公式的显示问题，所以直接以图片格式发表。本系列是由公开课的学习和一些自己的理解组成的。 转载于:https://www.cnblogs.com/JWMNEU/archive/2012/11/20/3069573.html...
听课笔记（第十三讲）： 过拟合 - Overfitting (台大机器学习）
Kylin-Xu的专栏
04-15 847
1，什么是过拟合(overfitting) 简单的说就是这样一种学习现象：Ein 很小，Eout 却很大。 而Ein 和 Eout 都很大的情况叫做 underfitting。 这是机器学习中两种常见的问题。   上图中，竖直的虚线左侧是"underfitting", 左侧是"overfitting”。 发生overfitting
深度学习 改善训练效果的方法 overfitting改善方法
灰灰渔渔爱吃鱼
07-10 1186
问题： java.lang.UnsupportedClassVersionError: AuthController : Unsupported major.minor version 52.0  (unable to load class AuthController) 解决方法： 编译用的JRE版本比运行时的JRE版本高。
ML |机器学习模型如何检测和预防过拟合？
weixin_45822007的博客
10-17 1295
ml_overfit「过拟合」（overfitting）也称为过学习，它的直观表现是算法在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。同理，「欠拟合」（underfitting）也称为欠学习，它的直观表现是算法训练得到的模型在训练集上表现差，没有学到数据的规律。过拟合和欠拟合会导致模型在未知的数据集上表现较差。❝如图，左中右分别代表欠拟合、适度拟合、过拟合三种情况。欠拟合在训练集和测试集上都...
什么是过拟合 (深度学习)? What is overfitting (deep learning)?
08-30
什么是过拟合_(深度学习)__What_is_overfitting_(deep_learning)_
[机器学习笔记] 机器学习中的“过拟合（Overfitting）”和“欠拟合（Underfitting）”
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
03-24 4778
机器学习中的“过拟合（Overfitting）”和“欠拟合（Underfitting）” 在机器学习领域中，当讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，通常使用术语是：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。过拟合和欠拟合是机器学习算法表现差的两大原因。 什么是过拟合和欠拟合？ 过拟合（overfitting）：是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样...
层次聚类算法的原理及实现Hierarchical Clustering
莫谈天下
12-07 3万+
层次聚类算法的原理及实现Hierarchical Clustering 层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根
深度学习中的过拟合和欠拟合
zeng_haoyu的博客
04-02 1412
原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/willduan1/article/details/53070777    上面这篇文章总结的很好，我没有什么想多说的，就总结几点。    首先，欠拟合是在训练和预测都会出现不好的情况，其实简单想想，如果模型在训练的时候都会表现不好，多半是训练的模型不够复杂，不是一个良好的模型，所以这时候应该优化一下原来的模型，为模型增加一些新的参数等。   ...
深度学习中的“过拟合”问题的概念和产生原因以及为什么要解决过拟合问题...
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11-29 544
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
学习曲线——判断欠拟合还是过拟合
追梦程序员的博客
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在机器学习领域，模型的欠拟合问题和过拟合问题一直都是我们关注的重点，正确的诊断出你的模型属于哪一类问题对改善模型至关重要。所谓欠拟合一般是指模型没有很好的抓住数据的特征，没有对数据进行很好的拟合，使得偏差较大。这时一般要通过增加特征项或者减少正则化参数来改进模型。而过拟合一般是由于模型使用了太多的特征引起的，使得模型将部分数据的“特性”也学习到了，导致模型的泛化能力较弱。这时一般要通过删减特征项或...
多项式回归下的过拟合和欠拟合原理解释
weixin_40815637的博客
11-16 3226
过拟合和欠拟合(overfitting and underfitting) 过拟合（overfitting）就是对训练数据集的拟合很好，但是对测试数据集的拟合能力就变的很差，模型过多的表达了数据间的噪音关系，此时模型的泛化能力就很差。 欠拟合（underfitting）指的是算法训练的模型不饿能完整的表述数据这之间的关系。 下面通过一个多项式回归的例子来感性的认识这两个概念： Step1 随机生成一组具有非线性关系的数据集合 import numpy as np import matplotlib.pypl
过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)出现原因及如何避免方案
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文章目录欠拟合一、什么是欠拟合？二、欠拟合出现原因三、解决欠拟合(高偏差)的方法过拟合一、什么是过拟合？二、过拟合出现原因三、解决过拟合(高方差)的方法 欠拟合 一、什么是欠拟合？ 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。 二、欠拟合出现原因 模型复杂度过低 特征量过少 三、解决欠拟合(高偏差)的方法 1. 模型复杂化 • 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
有关overfitting和underfitting的具体解释
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如果给出上图的6个点， 该如何选择上图曲线才能更好的反映实际的数据情况？ 红色： 直线， 可以表示一定的数据， 但会造成大量数据丢失， 产生数据无法代表实际情况， 叫做underfitting。 蓝色：一元四次方程， 可以表达数据中所有的点， 但过于复杂，并且无法达到真实的数据预测， 最下面一个点可能是较大的人为误差，或则记录数据错误， 并不能反映真实的数据模型， 叫做overfitting。 绿色：虽然无法代表模型数据中的所有点， 但介于红色和蓝色之间， 可以更好的表达模型。实际中数据的获取可能有noi.
【深度学习】过拟合 (overfitting)
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02-01 1997
【深度学习】过拟合 (overfitting)
过拟合问题以及解决方法
ff19910203的专栏
09-20 4009
一．所谓过拟合问题 为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。一个过配的模型试图连误差(噪音)都去解释（而实际上噪音又是不需要解释的），导致繁华能力较差，显然过犹不及了。 A model (e.g., network) that is too complex may fit the noise, not just thesignal, leading to overfitting.Pro
underfitting and overfitting
03-12 1714
过拟合（或者叫做高方差：high variance）：简单的理解就是参数太多，训练集太少，过拟合的结果是训练误差会非常小，因为我们的参数很多，可以很好的拟合几乎所有的训练数据，但是，过拟合情况下，模型的泛化能力就很差，会导致测试误差比较大。（即使看到的训练误差很小，但是测试使用的时候效果很差 ==当一个算法在训练集表现优秀，但在测试集表现不佳）
机器学习过拟合代码
最新发布
07-15
### 过拟合问题的解决方案及代码示例 在机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现较差的现象。过拟合通常表现为高方差（Variance），即模型过于复杂，以至于过度学习了训练数据中的噪声和细节。为了缓解过拟合问题，可以采用多种技术，包括正则化、数据增强、交叉验证等。以下将通过代码示例展示几种常见的解决方案。 #### 1. **正则化（Regularization）** 正则化是一种通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度的方法。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。L2正则化通过添加权重平方的惩罚项来防止权重过大，从而降低模型的复杂度。 以下是一个使用L2正则化的岭回归（Ridge Regression）示例： ```python from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error # 使用Ridge回归模型 ridge_model = Ridge(alpha=1.0) # alpha控制正则化的强度 ridge_model.fit(X, y) # 绘制拟合曲线 plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, ridge_model.predict(X), color='green', linewidth=2) plt.title('Ridge Regression - Regularization') plt.show() # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y, ridge_model.predict(X)) print(f"Mean Squared Error with Ridge: {mse}") ``` #### 2. **数据增强（Data Augmentation）** 数据增强是通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等）来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。以下是一个使用`ImageDataGenerator`进行数据增强的示例： ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import numpy as np # 假设X_train是图像数据 datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest' ) # 生成增强后的数据 augmented_data = datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32) # 训练模型时使用增强后的数据 model.fit(augmented_data, epochs=10) ``` #### 3. **交叉验证（Cross-Validation）** 交叉验证是一种评估模型性能并选择最佳超参数的技术。K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）将数据集划分为K个子集，并在每个子集上进行训练和验证。以下是一个使用K折交叉验证的示例： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression # 使用线性回归模型进行交叉验证 scores = cross_val_score(LinearRegression(), X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') # 计算平均均方误差 mse_scores = -scores print(f"Cross-Validation MSE: {mse_scores.mean()}") ``` #### 4. **早停法（Early Stopping）** 早停法是一种在训练过程中监控验证集的性能，并在性能不再提升时提前停止训练的方法。以下是一个使用Keras实现早停法的示例： ```python from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping # 定义早停回调 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5) # 训练模型时使用早停法 history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=100, callbacks=[early_stop]) ``` #### 5. **简化模型结构（Model Simplification）** 简化模型结构是另一种有效的防止过拟合的方法。例如，在神经网络中减少层数或神经元数量可以降低模型的复杂度。以下是一个简化神经网络结构的示例： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 简化的神经网络模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_split=0.2) ``` #### 6. **Dropout（随机丢弃神经元）** Dropout是一种在神经网络中防止过拟合的技术，通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元来减少神经元之间的依赖关系。以下是一个使用Dropout的示例： ```python from tensorflow.keras.layers import Dropout # 使用Dropout的神经网络模型 model = Sequential([ Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dropout(0.5), # 随机丢弃50%的神经元 Dense(64, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_split=0.2) ```
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