模型過擬合問題

概念

過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表示很好，但在測試集上表現較差的一種現象

原因

1、資料有雜訊（即不相關的干擾因素）

2、訓練資料不足

3、訓練模型過度導致模型非常複雜

解決方式

1、early stopping

提前結束訓練，就是找到了乙個點，這個點的引數精確值最高，並且在接下來的n次訓練中精度都不如這個點，那麼就提前結束，n的選擇視情況而定

2、資料集擴增

3、正則化方法

結構風險最小化、模型複雜度的約束

簡單來說，就是對於乙個訓練集我們可能會得到不止乙個模型，那麼在這些得到的模型中一定會有乙個複雜度最小的，使用正則化方法就是盡量讓得到的這個模型就是這個複雜度最小的，這樣來防止過擬合的發生

常用的正則化方法：

模型過擬合

訓練模型都會將資料集分為兩部分，一般會將0.8比例的資料集作為訓練集，將0.2比例的資料集作為測試集，來訓練模型。模型過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上表現較差的一種現象，也就是模型對已有的訓練集資料擬合的非常好 誤差值等於0 對於測試集資料擬合的非常差，模型的泛化能力比較差...

模型過擬合與欠擬合

機器學習中，經常討論到的乙個話題就是泛化能力。泛化能力的強弱決定了模型的好壞，而影響泛化能力的則是模型的擬合問題。機器學習的目的並不是為了對訓練集的做出正確的 而是對沒有在訓練集中出現的資料進行正確的 但是對訓練集之外的資料 的前提是，模型在訓練集上的表現很好，基本可以滿足大部分資料的 這樣才會被用...

過擬合問題

概念 過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表示很好，但在測試集上表現較差的一種現象 原因 1 資料有雜訊 即不相關的干擾因素 2 訓練資料不足 3 訓練模型過度導致模型非常複雜 解決方式 1 early stopping 提前結束訓練，就是找到了乙個點，這個點的引數精確值最高，並且在接下來的n次訓練中...