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...
🐻 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,此时认为这个假设出现了欠拟合的...
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...
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...
4.4模型选择、欠拟合、过拟合 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合(overfitting),用于对抗过拟合的技术称为正则化(regularization) 4.4.1训练误差和泛化误差 训练误差(training error):模型在训练数据集上计算得到的误差。 泛化误差(generaluzation error):模型应用在随机选取的、未曾在训练...
减少正则化参数,正则化的目的是用来防止过拟合的,但是模型出现了欠拟合,则需要减少正则化参数; 使用非线性模型,比如核SVM 、决策树、深度学习等模型; 调整模型的容量(capacity),通俗地,模型的容量是指其拟合各种函数的能力; 容量低的模型可能很难拟合训练集。
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。
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...
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) ...
欠拟合，过拟合及正则化 ⽋拟合，过拟合及正则化 在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运⾏之前就得知系统的“复杂程度”。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使⽤⼏维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本⽂的⼀个新概念—Regularization Parameter。本⽂，将讨论Underfit，Overfit...