1.1 欠拟合与过拟合定义 🐻 过拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据(体现在准确率下降),此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 🐻 欠拟合:一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合,并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据,此时认...
蓝色函数是一个二次多项式,是欠拟合方程;绿色是一个五次多项式,能较好地拟合数据;红色是一个十六次多项式,是一个过拟合方程 过拟合与欠拟合地概念同样存在于分类问题中: 左:欠拟合;中:合理的决策边界;右:过拟合 一个模型的容量(Capacity)和这个模型过拟合或欠拟合的可能性有关。容量的非正式定义为,这个模型与...
高variance往往意味着模型训练过头了,即过拟合。 高bias意味着模型根本没有训练到位,即欠拟合。 过拟合一般是对于训练集误差很小而验证集/测试集误差很大而言。如果两者都高的话,只能说模型太烂了。 问题二:怎么解决高bias和高variance问题? high bias 情况(意味着我们训练的还不够,连训练集的内容都无法很好的识别...
过拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合:一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合,并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单) 2 原因以...
欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出。 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差。 偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念,尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合和过拟合。 偏差:模型对于训练集的拟合能力,通俗理解来说,偏差代表模型能够正确预测训练...
过拟合:就是训练集表现的很好,但是测试集表现的不好。 逻辑回归分类中的过拟合和欠拟合 防止过拟合 (1)减少特征(比如某些特征就是噪声,对模型根本没有用) (2)增加数据量(增大数据量,即样本点越多,去匹配更加复杂的模型) (3)正则化(regularized)
综合考虑，解决过拟合和欠拟合的关键在于调整模型的复杂度和正则化的强度，以及合适的数据预处理方法。这...
减小正则化系数。正则化是用来防止过拟合的,但当模型出现欠拟合现 象时,则需要有针对性地减小正则化系数。 2、droupout是什么,介绍一下? 参考回答:dropout是一种我们在进行神经网络训练的时候,一种正则化的方法,在正常没有dropout的情况下,所有神经元都有正常的进行参数的更新,那么dropout它其实会指定一个概率,在...
🍀 知道什么是正则化,以及正则化的分类 🍔欠拟合与过拟合 1.1 欠拟合与过拟合定义 🐻 过拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合, 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据(体现在准确率下降),此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) ...
过拟合指的是模型训练误差与测试误差之间差距过大;具体来说就是模型在训练集上训练过度,导致泛化能力过差。 「所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法」,不过代价可能是增大训练误差。 Q2 解决欠拟合的方法有哪些 降低欠拟合风险主要有以下3类方法。