数学模型的过拟合和欠拟合

1. 过拟合

1.1 产生原因

  • 训练集中的数据抽取错误，太少，或者不均衡，不足以有效代表业务逻辑或场景；
  • 训练集中的数据噪音（异常值）干扰过大；
  • 训练模型的“逻辑假设“到了模型应用时已经不能成立
  • 参数太多，模型复杂度太高；
  • 特征量太多，模型训练过度，比如决策树模型，神经网络模型

1.2 解决方法

  • 减少特征数量
  • 正则化
  • 增大样本训练规模，采样均衡
  • 简化模型
  • 交叉验证
  • 去除异常值
  • Dropout

2. 欠拟合

1.1 产生原因

  • 模型复杂度过低
  • 特征量过少

1.2 解决方法

  • 增加新特征
  • 增加模型复杂度
  • 减少正则化系数

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时间： 2024-11-08 18:08:43

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机器学习算法中的过拟合与欠拟合

在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据. 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f),此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域. 从训练数据中学习目标函数的过程中,我们必须考虑的问题是模型在预测新数据时的泛化性能.泛化好坏是很重要的,因为我们收集到的数据只是样本,其带有噪音并且是不完全的. 机器学习中的泛化 在In机器学习中,我们描述从训练数据学习目标函数的

过拟合和欠拟合

在机器学习寻找假设的过程中可能会出现过拟合和欠拟合的现象,那什么是过拟合和欠拟合呢? 我们客观上认为,给定一个假设空间H,一个假设a∈H,如果存在其他的假设α∈H,使得在训练样例上a的错误率比α的小,但在整个实例分布上α的错误率比a的小,那么就说假设a过度拟合训练数据. 一般而言,我们认为参数过多是造成过拟合的原因.其实,这只是过拟合的一种表现.有的时候参数过少也会造成过拟合,但这种情况出现极其少!举个例子,假设你在做分类任务,你的训练样例上只有两个(1.outlook=Rain,Wind=We

过拟合 VS 欠拟合 偏差 VS 方差

1. 过拟合 欠拟合 过拟合:在训练集(training set)上表现好,但是在测试集上效果差,也就是说在已知的数据集合中非常好,但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多,造成这样的原因是考虑影响因素太多,超出自变量的维度过于多了: 欠拟合:模型拟合不够,在训练集(training set)上表现效果差,没有充分的利用数据,预测的准确度低: 高阶多项式回归的过拟合与欠拟合 逻辑回归的过拟合与欠拟合 2. 偏差 方差 偏差:首先error=bias+variance:bias反映的是模型在样

过拟合和欠拟合问题

2019-08-27 11:45:21 问题描述:在模型评估过程中,过拟合和欠拟合具体是指什么现象,如何解决. 问题求解: 过拟合是指模型对于训练的数据集拟合呈现过当的情况,反应到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好,但是在测试集和新数据上的表现较差. 欠拟合是指模型对于训练和预测时的表现都不好. 降低过拟合 1)从数据入手,获得更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段.因为更多的样本能够让模型学习到更多有效的特征,减小噪声的影响.当然,直接增加训练数据一般是很困难的,可以通过一些数据增强的

动手学pytorch-过拟合、欠拟合

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减(通过l2正则化惩罚权重比较大的项) 丢弃法(drop out) 实验 1.过拟合.欠拟合的概念 1.1训练误差和泛化误差 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. 1.2验证数据集与K-fold验证 预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择,这部分数据被称为验证数据集,简称验证集(validation set).在K折交叉验证中,把

过拟合与欠拟合

1. 过拟合 过拟合是指在模型的训练阶段过分拟合训练数据的特征,模型的训练数据上具有较小的误差.数据中的噪声也有可能被模型所学习,使得模型的泛化性能较差. 通常导致过拟合产生的原因包括: (1). 目标函数中没有相应的正则化项作为惩罚项, 常用的正则化项包括L1 和L2,其中L1约束能够学习出稀疏的模型从而能够达到特征选择的效果:对于L2约束则使得模型在各特征上的参数都比较小,控制每个特征对模型预测结果的影响,在一定程度上减少异常值(噪声)对模型性能的影响,提高模型的泛化性能: (2). 模型训

如何降低神经网络模型的过拟合和欠拟合？

1.根据神经网络建立模型的复杂度和数据模型真正复杂度之间的相对大小,其主要存在三种情况:(1)欠拟合:underfitting (2)相对准确 (3)过拟合:overfitting 图2.一般情况下在不知数据模型复杂度的情况下,很容易出现建立模型过拟合的情况,这是因为原始数据中本身存在一些噪声数据,而这些噪声数据会使得所建立模型对于loss函数进行过度寻优,从而极易出现过拟合的情况.3.对于模型的过拟合,主要有两个方面:(1)如何检测?(2)如何减少和改善? 4.对于过拟合的检测,可以使用交叉验

判定是否过拟合、欠拟合的一种方式

train loss 与 test loss 结果分析: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参

Stanford机器学习[第三课]-欠拟合与过拟合

1.本次课程大纲 局部加权回归: 线性回归的变化版本 Probability interpretation:另一种可能的对于线性回归的解释 Logistic回归: 基于2的一个分类算法 感知器算法: 对于3的延伸,简要讲 牛顿方法(用来对logistic进行拟合的算法,这节课没讲) 2.过拟合与欠拟合的距离 评估房子的价格,假设三种拟合算法: (1)X1=size, 拟合出一条线性曲线: (2)x1=size,x2=(size)2,拟合出一条二次曲线: (3)训练集共有7个数据,建立六个特征,拟