首先來明確一下過擬合和欠擬合的概念。
過擬合指的是訓練資料擬合程度過高的情況，也就是說模型在訓練集上表現的很好，但是在測試集和新的資料集上表現的較差。
了解了什麼是過擬合，欠擬合也顯而易見，當模型在訓練集和測試集表現的都不好的時候我們就稱這種現象為欠擬合。
演算法在訓練集上的錯誤率我們可以稱之為偏差。
演算法在測試集上的表現低於在訓練集上的程度我們可以稱之為方差。
了解了偏差和方差在演算法上的意義我們就可以說如果乙個模型有低偏差，高方差便是過擬合，有高偏差，低方差便是欠擬合。
增加資料量。更多的資料可以讓模型學習到更多的有效特徵，減小雜訊的影響，從另一方面上講，增加資料的數量也起到了減小方差的作用。
降低模型的複雜度。
3. 正則化
4. 繼承學習方法，多模型進行融合。
增加新的特徵。
增加模型的複雜度。簡單的模型學習能力較差，通過增加模型的複雜度可以使模型有更強的擬合能力。
減少正則化的係數。正則化是用來防止過擬合的，當模型欠擬合時我們需要有針對的減少他們的係數。
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...