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。

如何判斷模型發生過擬合？

訓練出模型後，可以在訓練集中測試下模型的正確率，在測試集中測試下模型的正確率，如果兩者差別很大（測試集正確率小，訓練集正確率大），那麼模型就有可能發生了過擬合。

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...

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...

模型選擇 過擬合和欠擬合

模型選擇 過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差 training error 和泛化誤差 generalization error 通俗來講，前者指模型在訓練資料集上表現出的誤差，後者指模型在任意乙個測試資料樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測試資料集上的誤...