欠拟合和过拟合的出现原因以及解决方法**欠拟合****过拟合** 机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标 过拟合(overfitting)和欠拟合(
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2024-07-29 15:33:16
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目录 1、基本介绍2、原因3、解决方法4、正则化4.2 L2正则化4.1 L1正则化 1、基本介绍过拟合：指为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。当训练数据不够多时，者over-training时，经常会导致over-fitting（过拟合），如下图所示：欠拟合：指模型没有很好地捕
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2024-08-24 21:04:17
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回归（regression）是一种统计学的数据拟合方法，逐步的逼近最佳拟合曲线，这个过程中数据看起来似乎渐渐的“回到”这条曲线上。回归分析不仅用于产生拟合曲线，还可以分析数据有“多符合”这条拟合曲线，也即是拟合的置信度。 所以可以简单的认为拟合是目的，回归是实现数据拟合的一种分析方法，除了回归分析以外，还有曲线平滑等其他拟合方法。多项式回归假设函数： 损失函数：和简单线性回归、多变量线性回归一样，
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2024-03-18 20:52:50
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以下数据来源<SPSS统计分析方法及应用>,仅个人学习笔记相关统计知识:线性回归分析,Spss工具为研究高等院校人文社会研究课题受什么因素影响,数据收集了31个省市部分高校有关社科研究的数据,其中涉及变量分别为:省市名称(x1),投入人年数(x2),投入高级职称的人年数(x3),投入科研事业费(x4),课题总数(x5),专著数(x6),论文数(x7),获奖数(x8) &nbs
前言Amusi 注意到去年11月份何恺明一作的MAE收录到CVPR 2022 Oral！详见：何恺明一作MAE收录CVPR 2022 Oral！高达87.8%准确率！自监督领域新代表作，也刚刚注意到：同年11月份MSRA的SimMIM工作也成功收录到了CVPR 2022。概要本文提出一个用于掩码图像建模(masked image modeling)的简单框架SmiMIM。作者简化了最近提出的方法，
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2024-08-01 09:20:48
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1、过拟合所谓过拟合就是：把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致训练出的模型其泛化能力降低，这就是过拟合。如何解决？ 1）Early stopping Early stopping便是一种通过提前截断迭代次数来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。 Early stopping方法的具体做法是，在每
一 、模型不达标调整模型构建就是——科学的研究问题的数学表达；比如线性回归模型中的模型公式。在进行建模时，很多同学会遇到模型不达标的问题，这种情况很常见，通常需要进行模型不达标的调整。模型不好如何处理模型拟合不好，我们能想到的原因主要有以下几个方面其一：样本的多少通常情况下，样本越多，样本的数据质量越高，那么会对模型拟合有正向的帮助；其二：测量指标的好坏与多少如果选取的指标不能很好地代表所研究的问
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2024-05-18 18:13:51
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如何判断过拟合？简单来说就是当模型在训练集上的表现效果非常好，并且远好于在测试集上的表现效果，那基本就是过拟合了。如果在训练集上表现都不好，很可能是欠拟合，，，过拟合的原因？1. 数据特征过多，而数据量不足。对于回归类的算法而言，特征越多意味着参数数量越多，模型也就越复杂，而相比之下如果数据量不足会导致过拟合，也就是模型复杂度与数据量不匹配。2. 训练集和测试集的数据特征、分布不够相似，这一点根本
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2024-05-14 22:22:14
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欠拟合：欠拟合表示模型在训练集上的表现比较差，具体表现就是模型在训练集上的误差比较大，原因就是模型表现不了数据欠拟合的缓解办法：采用更大的模型使用更多的特征使用更好的优化算法，比如说加入momentum或者RMSprop，或者使用更好的算法，比如Adam。寻找更好的新神经网络架构，或者说更好的超参数。这些手段包罗万有，你可以改变激活函数，改变层数或者隐藏单位数，虽然你这么做可能会让模型规模变大。或
原文：
Real-World Machine Learning: Model Evaluation and Optimization
作者：Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就
1.过拟合问题对于过拟合问题，通常原因是模型选择太过复杂，也有可能是训练数据太少。对于模型太复杂的情况，我们一般有如下考虑：一是通过分析删除部分特征（比如重复多余的特征或者对输出值贡献不太大的特征），但是这样有可能会损失一部分信息。所以，我们可以通过正则化的方法来降低参数值，从而避免过拟合问题。对于过拟合问题的详细描述，可以查看我的另一篇博客机器学习之欠拟合与过拟合。2.正则化回顾一下，在回归问题
1. 尝试线性回归模型解决欠拟合(with codes)尝试用线性回归模型，来解决欠拟合问题，效果不好 我们可以使用线性回归模型来拟合数据，然而，在现实中，数据未必总是线性（或接近线性）的。当数据并非线性时，直接使用LinearRegression的效果可能会较差，产生欠拟合。import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib
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2024-04-07 15:43:39
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文章目录戴明回归目标函数求解结果验证正交回归附录：详细推导过程对$x_i^{\star}$求导:对$b$求导:对$a$求导: 上一篇是用正交回归算法来拟合直线。本文将正交回归一般化，当原始点的横纵坐标都有噪声和误差，并且噪声不同时，就可以考虑在目标函数中假如权值。这样看起来就像是斜投影，所以也可以说是优化的斜距离。 戴明回归正交方法考虑的是自变量和因变量有相同方差的情况。但是更一般的，可能自变
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2024-06-02 23:28:21
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引言在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特
1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合第二张图片拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为 合适拟合第三张图片拟合的函数完美的匹配训练集数据，我们称这种情况为 过拟合 类似的，对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题，如下三
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2024-03-15 08:11:10
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文章目录?引言?模型评估方法?均方误差（MSE）?均方根误差（RMSE）?绝对平均误差（MAE）?模型优化策略?特征工程?正则化?数据标准化?代码演示?疑问？ ?引言线性回归是机器学习领域中最基础的模型之一，它在许多实际问题中都具有广泛的应用。然而，在使用线性回归模型时，仅仅构建模型是不够的，还需要对模型进行评估和优化，以确保其在实际应用中表现出色。本篇博客将深入探讨线性回归模型的评估与优化方法
回归分析是机器学习中的经典算法之一，用途广泛，在用实际数据进行分析时，可能会遇到以下两种问题过拟合, overfitting欠拟合, underfitting在机器学习中，首先根据一批数据集来构建一个回归模型，然后在用另外一批数据来检验回归模型的效果。构建回归模型所用的数据集称之为训练数据集，而验证模型的数据集称之为测试数据集。模型来训练集上的误差称之为训练误差，或者经验误差；在测试集上的误差称之
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2024-04-14 15:15:22
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借用Andrew Ng的PPT，下图分别对应特征多项式阶数d=1、2、4的情况，由此可知，特征多项式的阶数不是越高越好。
一、欠拟合的解决方法 1、分析数据，增加特征维度
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2024-03-18 19:46:24
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文章目录
欠拟合
一、什么是欠拟合？
二、欠拟合出现原因
三、解决欠拟合(高偏差)的方法
过拟合
一、什么是过拟合？
二、过拟合出现原因
三、解决过拟合(高方差)的方法
欠拟合
一、什么是欠拟合？
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据
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2024-04-07 00:04:56
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一、bagging和boosting的区别参考：Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1、Bagging (bootstrap aggregating)Baggin
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2024-07-25 18:44:21
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