過擬合和欠擬合的概念
模型複雜的原因：資料的特徵和目標值之間的關係不僅僅是線性關係
欠擬合的原因：學習到資料的特徵過少
解決辦法：增加資料的特徵數量
過擬合的原因：原始特徵過多，存在一些嘈雜特徵，模型過於複雜是因為模型嘗試去兼顧各個測試資料點
解決辦法：
進行特徵選擇，消除關聯性大的特徵（很難做）
進行交叉驗證（進行檢驗，而不是消除。讓所有資料都有過訓練）
正則化
根據結果現象來判斷過擬合和欠擬合
回歸解決過擬合：l2正則化
作用：可以使得w的每個元素（特徵值的權重）都很小，都接近於0，通過除錯，使得某些特徵的w（權重，即係數）特別小，從而簡化減小其對模型的影響，消除過擬合
優點：越小的引數說明模型越簡單，越簡單的模型則越不
容易產生過擬合現象
l2正則化：ridge：嶺回歸 帶有正則化的線性回歸 解決過擬合
過擬合和欠擬合
嘗試不同的模型 既然有一種可靠的方法來測量模型精度，那麼可以嘗試使用其他模型，並檢視哪種模型可以提供最佳 但是對模型有什麼選擇？可以在scikit learn的文件中看到決策樹模型有很多選項 比您長期想要或需要的更多 最重要的選項決定了樹的深度。回想一下這個微課程的第一課，樹的深度是衡量它在進行 之...
欠擬合和過擬合
解決欠擬合問題，可以從以下三個方面入手 1 增加特徵項 在大多數情況下出現過擬合是因為沒有準確把握資料的主要特徵，可以嘗試在模型中加入更多的和原始資料有重要相關性的特徵來尋連搭建的模型，著牙嗎嗯得到的模型可能會有更好的泛化能力。2 構造複雜的多項式 3 減少正則化引數 解決過擬合問題 1 增大訓練的...
過擬合和欠擬合
乙個假設在訓練資料上，能夠獲得比其他假設更好的擬合，但是在訓練資料外的資料集上卻不能很好的擬合資料，此事認為這個模型出現了過擬合現象 模型過於複雜 原因 原始特徵過多，存在一些嘈雜特徵，模型過於複雜是因為模型嘗試去兼顧各個測試資料點 解決辦法 乙個假設在訓練集上不能獲得更好的擬合，但是在訓練資料集以...