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在机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上学习得太好,以至于它捕捉到了数据中的噪声和随机波动,而不是潜在的真实关系,这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳;欠拟合(Underfitting)是指模型在训练数据上未能捕捉到足够的信息或模式,导致模型在训练集和测试集上都表现不佳
过拟合发生在模型对训练数据集的细节学习得太好,以至于它对训练数据集的特定特征变得过于敏感,而无法泛化到更广泛的数据集上
模型的准确率或损失函数值非常低
模型的准确率下降,损失函数值上升,说明模型泛化能力差
模型有太多的参数或层次,可以完美地记住训练数据
相对于模型的复杂度,训练数据不够多,导致模型学习到了数据的随机性
训练数据中包含大量噪声或异常值,模型试图去拟合这些不具代表性的数据点
特征数量远大于样本数量,导致模型可以轻易地找到数据中的模式,但这些模式可能并不具有泛化性
减少模型的参数数量或层数,选择更简单的模型
收集更多的训练数据,以帮助模型学习更普遍的模式
通过旋转、缩放、裁剪等方式增加训练样本的多样性
向损失函数添加惩罚项,以限制模型复杂度,如L1(Lasso)和L2(Ridge)正则化
使用交叉验证来评估模型的泛化能力,并调整模型参数
在验证集上的性能不再提升时停止训练,以防止模型过度训练
在训练过程中随机丢弃网络中的一部分神经元,以减少模型对特定训练样本的依赖
深入理解数据的特点和分布,避免模型学习到不重要的模式
选择与目标变量相关性强、信息量大的特征
根据问题的复杂度和数据的特点选择合适的模型。
过拟合是机器学习中的一个重要问题,因为它直接关系到模型在实际应用中的性能。通过上述方法,可以在一定程度上避免或减轻过拟合现象
欠拟合发生在模型过于简单,无法捕捉到数据中的关键特征和关系时。这通常意味着模型的表达能力不足,无法很好地匹配数据的真实分布
模型的准确率低,损失函数值高
模型的准确率与训练集相似,没有明显的提升或下降
模型可能太简单,无法捕捉数据中的复杂关系
模型没有足够的特征来捕捉数据中的模式
所选特征可能不足以描述数据的内在结构
模型可能没有足够的时间来学习数据中的模式
数据可能没有经过适当的清洗、标准化或转换
选择更复杂的模型或增加模型的参数数量
引入更多的特征,以提供更多信息给模型学习
通过特征提取、特征组合等方法改善特征的质量
如果模型使用了正则化,减少正则化强度,以便模型可以更好地拟合数据
确保模型有足够的时间来学习数据中的模式
确保数据清洗、标准化和转换得当,以便模型能够更好地学习
选择适合问题复杂度的模型
选择能够代表数据特征和信息的关键特征
使用交叉验证来评估模型的性能,并调整模型复杂度
使用适当的评估指标来监控模型在训练集和验证集上的表现
欠拟合与过拟合相对,都是机器学习中需要避免的问题。理想的情况是找到一个平衡点,即模型的复杂度既能很好地拟合训练数据,又能很好地泛化到新的数据上
在机器学习中,高偏差(High Bias)和高方差(High Variance)是模型性能不足的两种不同表现,它们通常与模型的复杂度和训练数据的表现有关
高偏差的误差主要来自于模型的错误假设和简化,而高方差的误差主要来自于模型对训练数据的过度拟合
高偏差的模型在训练集和测试集上表现都不好,而高方差的模型在训练集上表现好,但在测试集上表现差
高偏差通常需要增加模型的复杂度,而高方差通常需要降低模型的复杂度
在实际应用中,通常需要找到偏差和方差的平衡点,即既不过于简单也不过于复杂的模型,以达到最佳的泛化能力。这通常通过交叉验证、模型选择和超参数调整等方法来实现
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import Output
from plt_overfit import overfit_example, output
plt.style.use('./deeplearning.mplstyle')
过拟合可能出现的情况。运行下面的代码以生成一个图表,可以通过它来探索过拟合
plt.close("all")
display(output)
ofit = overfit_example(False)
输出结果:
在这里插入图片描述
在上面的图表中,可以:
回归示例:
这里有一些你应该尝试的事情:
用度数 = 1 拟合数据;注意 ‘欠拟合’
输出结果:
用度数 = 6 拟合数据;注意 ‘过拟合’
输出结果:
调整度数以获得 ‘最佳拟合’(调整度数为2)
输出结果:
添加数据:
– 极端示例可能会增加过拟合(假设它们是异常值)
输出结果:
– 普通示例可以减少过拟合
输出结果:
关于实施的说明:
- ‘理想’ 曲线代表生成模型,噪声被添加到生成模型中以获得数据集
- ‘拟合’ 不使用纯粹的梯度下降来提高速度。这些方法可以用于较小的数据集。
如图所示,最左边是欠拟合的情况,右边是过拟合的情况,中间是比较好的模型
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