普通的最小二乘法，當過擬合發生時，沒有辦法阻止學習過程。
過擬合的根源在於x中有太多的列，解決的方法是去掉x中的一些列，這樣就轉化為去掉多少列以及哪幾列應該去掉的問題。
調整普通最小二乘法瓶頸的方法：前向逐步回歸和嶺回歸。
前向逐步回歸就是要找出最佳的特徵子集。如果把所有特徵的1列-n列子集全部計算一次，會花費大量時間。所以從1列子集開始，找到效果最佳的那一列特徵，接著尋找與其組合與效果最佳的第2列特徵，而不用評估所有2列子集。以此類推。引入的特徵個數稱作複雜度引數。複雜度更高的模型會有更多的自由引數，相對於低複雜度的模型更容易對資料產生過擬合。模型越複雜，泛化能力越差。在同等情況下，傾向於選擇不太複雜的模型。最佳經驗是如果屬性新增後帶來的效能提公升只達到小數點後第4位，那麼保守起見，可以將這樣的屬性移除掉。
sklearn包中的嶺回歸模型：
from sklearn import linear_model
ridgemodel=linear_model.ridge(alpha=alph)
過擬合欠擬合
一篇文章,帶你明白什麼是過擬合,欠擬合以及交叉驗證 在本文中也許你會掌握機器學習中最核心的概念 偏差 方差權衡.其主要想法是,你想建立盡可能 準確並且仍能適用於新資料的模型 這是泛化 危險的是,你可以輕鬆的在你制定的資料中建立過度擬合本地噪音的模型,這樣的模型是無用的,並且導致弱泛化能力,因為雜訊是...
過擬合 欠擬合
無論在機器學習還是深度學習建模當中都可能會遇到兩種最常見結果，一種叫過擬合 over fitting 另外一種叫欠擬合 under fitting 所謂過擬合 over fitting 其實就是所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證資料集以及測試資料集中表現不佳。...
擬合和過擬合
x y example h x 損失函式 j theta 1 2sum h x 欠擬合和過擬合 乙個線性模型 擬合房價曲線 theta theta x 多個項進行擬合 對房價曲線進行擬合 線性擬合 欠擬合 underfitting theta thata x 二次擬合 多次項的擬合 過擬合 over...