成都装修公司十强,常德seo技术,易语言编程软件做网站,秦皇岛做网站过拟合#xff1a;模型在训练数据上表现良好对不可见数据的泛化能力差。
欠拟合#xff1a;模型在训练数据和不可见数据上泛化能力都很差。
欠拟合常见解决办法#xff1a;
#xff08;1#xff09;增加新特征#xff0c;可以考虑加入特征组合、高次特征#xff0c;以… 过拟合模型在训练数据上表现良好对不可见数据的泛化能力差。
欠拟合模型在训练数据和不可见数据上泛化能力都很差。
欠拟合常见解决办法
1增加新特征可以考虑加入特征组合、高次特征以此增大假设空间。
2添加多项式特征这个在机器学习算法里用得很普遍例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。
3减少正则化参数正则化的目的是用来防止过拟合但是模型出现了欠拟合则需要减少正则化参数。
4使用非线性模型例如支持向量机、决策树、深度学习等模型。
5调整模型的容量Capacity通俗地讲模型的容量是指其拟合各种函数的能力。
6使用集成学习方法如使用Bagging可将多个弱学习器Bagging。
过拟合常见解决办法
1使用权值衰减的方法即每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值。
2选取合适的停止训练标准使对机器的训练在合适的程度。
3保留验证数据集对训练成果进行验证。
4获取额外数据进行交叉验证。
5正则化即在进行目标函数或代价函数优化时在目标函数或代价函数后面加上一个正则项一般有L1正则与L2正则等。
