机器学习过程中欠拟合和过拟合的诊断及解决方法

1.Diagnosing bias vs. variance

2.Regularization and bias/variance

3.Learning curves

4.Deciding what to try next

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时间: 2024-07-30 21:03:33

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欠拟合和过拟合的一般解决方法

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的任务.数据和算法模型等. 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

动手深度学习12- 模型选择,欠拟合和过拟合

模型选择.欠拟合和过拟合 训练误差和泛化误差 模型选择 K折交叉验证 欠拟合和过拟合 模型复杂度 训练数据集大小 多项式函数拟合实验 定义.训练和测试模型 欠拟合 过拟合 小结 模型选择.欠拟合和过拟合 前几节给予Fashion_MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练集合测试集上的表现.通常得到的结果都是训练数据集上更准确时,它在测试集上表现不一定更好,这就涉及到了模型的选择以及拟合程度的选择. 训练误差和泛化误差 训练误差 是指模型在训练数据集上表现出来的误差 泛化误差 是指模

机器学习之欠拟合和过拟合(一)

1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中,我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型.在对数据集进行拟合的过程中,我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题.以身高预测的例子为例,这里给出7-18岁男生的身高标准(数据来源:7 岁-18 岁儿童青少年身高发育等级评价),如图1: 将中位数随年龄的变化绘制成散点图,如图2: 由图2中的散点可知,先开始身高随年龄几乎成一条直线关系,后来增长率逐渐下降.如果我们采用线性函数取拟合,这显然是不合理的(线性

机器学习(ML)七之模型选择、欠拟合和过拟合

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).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. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高

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